def get_texts_stat(self, mode='train'):
# Готовим данные
env = Environment()
if mode == 'train':
file_res = env.filename_results_csv()
if mode == 'test':
file_res = env.filename_stat_test_csv()
authors = pd.read_csv(env.filename_authors_csv(),
index_col='idauthor',
encoding='utf-8')
data = pd.read_csv(file_res, index_col='idstat', encoding='utf-8')
data.drop(columns=['file', 'idchunk'], inplace=True)
columns = data.columns
group = data.groupby(['idtext', 'idauthor', 'author', 'name'])
group = group.agg({
'sentences_text': ['mean'],
'words_text': ['mean'],
'sentence_mean': ['mean'],
'sentences_chunk': ['mean'],
'words_chunk': ['mean'],
'words_uniq_chunk': ['mean'],
'uniq_per_sent_chunk': ['mean'],
'uniq_per_words_chunk': ['mean'],
'NOUN': ['mean'],
'ADJF': ['mean'],
'ADJS': ['mean'],
'COMP': ['mean'],
'VERB': ['mean'],
'INFN': ['mean'],
'PRTF': ['mean'],
'PRTS': ['mean'],
'GRND': ['mean'],
'NUMR': ['mean'],
'ADVB': ['mean'],
'NPRO': ['mean'],
'PRED': ['mean'],
'PREP': ['mean'],
'CONJ': ['mean'],
'PRCL': ['mean'],
'INTJ': ['mean'],
'predict': ['sum']
})
group.columns = columns[4:]
group.reset_index(inplace=True)
data = pd.merge(group,
authors,
on='idauthor',
how='left',
suffixes=('', '_author'))
if mode == 'test':
data['predict'] = data['predict'].astype(int)
data = pd.merge(data,
authors,
left_on='predict',
right_on='idauthor',
how='left',
suffixes=('', '_predict'))
return data
def authors(self, mode=0):
env = Environment()
df = pd.DataFrame()
filename = env.filename_authors_csv()
try:
df = pd.read_csv(filename, index_col='idauthor', encoding='utf-8')
except:
env.debug(1, ['Failed to load authors CSV file', filename])
else:
env.debug(1, ['Load authors CSV file', filename])
if mode == 1:
return df.to_dict().get('name')
else:
return df
def analyze_text(self,
columns,
text_to_analyze,
index=0,
idauthor=0,
name='',
file_txt='',
max_words=0):
env = Environment()
t_start = timer()
env.debug(
1, ['Analyzer', 'analyze_text',
'START file TXT: %s' % file_txt])
enc = Word_Encoder()
postg = POSTagger()
corpus = OpenCorpus()
dfgram = corpus.grammemes()
file_authors = env.filename_authors_csv()
#Информация об авторах
authors = pd.read_csv(file_authors,
index_col='idauthor',
encoding='utf-8')
dfres = pd.DataFrame() #Пустой dataframe для сохранения результат
#Preprocessing: выполнить прдварительную обработку текста
#max_words = 6000
achunks = self.preprocessor(text_to_analyze, max_words)
#print(achunks)
n_chunks = len(achunks) # на сколько частей разделён текст
#на выходе получили массив, каждывй элемент которого содеоржит число предложений, число слов в тексте, массив со словами
env.debug(1, [
'Analyzer', 'analyze_text',
'%s sentences %s words in %s chunks' %
(achunks[0][0], achunks[0][1], n_chunks)
])
#print(n_chunks)
a_text_corp = []
id_chunk = 0
for chunk in achunks:
t_start = timer() #prepare data
n_sent_all = chunk[0]
n_words_all = chunk[1]
n_sent_len_mean = chunk[2]
n_sent_chunk = chunk[3]
n_words_chunk = chunk[4]
a_text_words = chunk[5]
#print(n_sent_all, n_words_all, n_sent_len_mean, n_sent_chunk, n_words_chunk, a_text_words)
#print(len(a_text_words))
# Vectorize - к каждой части относимся как к индивидуальному тексту
vectorizer = CountVectorizer(encoding='utf-8',
token_pattern=r"(?u)\b\w+\b")
#Преобразуем все слова в матрицу из одной строки (0) и множества колонок, где каждому слову соотвествует
# колонка, а количество вхождений слова в документе - значение в этой колонке
#print([' '.join(map(str,a_text_words))])
X = vectorizer.fit_transform([' '.join(map(str, a_text_words))])
#print(X)
n_words_chunk_check = X.sum(
) #Сколько всего слов в документе, который обрабатываем
#print(n_words_chunk, n_words_chunk_check)
#print(vectorizer.get_stop_words())
env.debug(1, [
'Analyzer', 'analyze_text',
'START process chunk %s/%s with %s words' %
(id_chunk, n_chunks - 1, n_words_chunk)
])
word_freq = np.asarray(X.sum(axis=0)).ravel(
) #для каждого слова его суммарное число (т.к. у нас одна строка == числу в ней)
#print(vectorizer.get_feature_names())
#print(X)
zl = zip(vectorizer.get_feature_names(), word_freq) # words, count
#print(list(zl))
data_cols = ['gram', 'gram_voc', 'gram_ml']
data = pd.DataFrame(list(zl), columns=['word', 'count'])
for col in data_cols:
data[col] = ''
t_end = timer()
env.debug(
1, ['Ready for POS:', 'time:',
env.job_time(t_start, t_end)])
t_start = timer()
data = postg.pos(data)
#print(data)
t_end = timer()
env.debug(1,
['POS tagged:', 'time:',
env.job_time(t_start, t_end)])
t_start = timer()
grouped = data.sort_values('gram').groupby(['gram']).agg(
{'count': ['sum']})
grouped.columns = ['n_POS']
grouped.reset_index(inplace=True)
grouped['f_POS'] = grouped['n_POS'] / n_words_chunk
#grouped.drop(columns=['n_POS'], inplace=True)
#print(grouped)
#print(grouped.set_index('gram').T)
grouped = pd.merge(
dfgram, grouped, left_on='name', right_on='gram',
how='left').drop(
columns=['alias', 'description', 'name', 'n_POS']).fillna(
0).set_index('gram').T
#grouped = pd.merge(dfgram, grouped, left_on='name', right_on='gram', how='left').fillna(0).set_index('gram')
#print(grouped)
#print(grouped.values.ravel())
index_author = authors.index.get_loc(idauthor)
n_uniq_words = data.shape[0]
s_chunk = pd.Series({
'idtext':
index,
'idchunk':
id_chunk,
'idauthor':
idauthor,
'author':
authors.at[index_author, 'shortname'],
'name':
name,
'file':
file_txt,
'sentences_text':
np.int64(n_sent_all),
'words_text':
np.int64(n_words_all),
'sentence_mean':
n_sent_len_mean,
'sentences_chunk':
np.int64(n_sent_chunk),
'words_chunk':
np.int64(n_words_chunk),
'words_uniq_chunk':
np.int64(n_uniq_words),
'uniq_per_sent_chunk':
round(n_uniq_words / n_sent_chunk, 4),
'uniq_per_words_chunk':
round(n_uniq_words / n_words_chunk, 4)
})
s_chunk = pd.concat(
[s_chunk, pd.Series(grouped.values.ravel())],
ignore_index=True)
s_chunk = pd.concat([s_chunk, pd.Series([np.nan])],
ignore_index=True)
#print(s_chunk)
#print(grouped)
t_end = timer()
env.debug(1, ['Analyzed', 'time:', env.job_time(t_start, t_end)])
dfres = dfres.append(s_chunk, ignore_index=True)
#dfres = env.downcast_dtypes(dfres)
id_chunk = id_chunk + 1
print(dfres)
print(columns)
dfres.columns = columns
return dfres
