н-граммов в питоне, четыре, пять, шесть граммов?

Ищу способ разбить текст на n-граммы. Обычно я бы сделал что-то вроде:

import nltk
from nltk import bigrams
string = "I really like python, it's pretty awesome."
string_bigrams = bigrams(string)
print string_bigrams

Я знаю, что nltk предлагает только биграммы и триграммы, но есть ли способ разбить мой текст на четыре грамма, пять граммов или даже сто граммов?

Спасибо!

Отличные ответы на основе нативного Python, полученные от других пользователей. Но вот nltkподход (на всякий случай OP наказывается за то, что заново изобретает то, что уже существует в nltkбиблиотеке).

Есть модуль ngram, которым люди редко пользуются nltk. Это не потому, что трудно читать n-граммы, но обучение модели на n-граммах, где n> 3, приведет к большой разреженности данных.

from nltk import ngrams

sentence = 'this is a foo bar sentences and i want to ngramize it'

n = 6
sixgrams = ngrams(sentence.split(), n)

for grams in sixgrams:
  print grams

Я удивлен, что это еще не появилось:

In [34]: sentence = "I really like python, it's pretty awesome.".split()

In [35]: N = 4

In [36]: grams = [sentence[i:i+N] for i in xrange(len(sentence)-N+1)]

In [37]: for gram in grams: print gram
['I', 'really', 'like', 'python,']
['really', 'like', 'python,', "it's"]
['like', 'python,', "it's", 'pretty']
['python,', "it's", 'pretty', 'awesome.']

Использование только инструментов nltk

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.util import ngrams

def get_ngrams(text, n ):
    n_grams = ngrams(word_tokenize(text), n)
    return [ ' '.join(grams) for grams in n_grams]

Пример вывода

get_ngrams('This is the simplest text i could think of', 3 )

['This is the', 'is the simplest', 'the simplest text', 'simplest text i', 'text i could', 'i could think', 'could think of']

Чтобы сохранить нграммы в формате массива, просто удалите ' '.join

вот еще один простой способ сделать н-грамм

>>> from nltk.util import ngrams
>>> text = "I am aware that nltk only offers bigrams and trigrams, but is there a way to split my text in four-grams, five-grams or even hundred-grams"
>>> tokenize = nltk.word_tokenize(text)
>>> tokenize
['I', 'am', 'aware', 'that', 'nltk', 'only', 'offers', 'bigrams', 'and', 'trigrams', ',', 'but', 'is', 'there', 'a', 'way', 'to', 'split', 'my', 'text', 'in', 'four-grams', ',', 'five-grams', 'or', 'even', 'hundred-grams']
>>> bigrams = ngrams(tokenize,2)
>>> bigrams
[('I', 'am'), ('am', 'aware'), ('aware', 'that'), ('that', 'nltk'), ('nltk', 'only'), ('only', 'offers'), ('offers', 'bigrams'), ('bigrams', 'and'), ('and', 'trigrams'), ('trigrams', ','), (',', 'but'), ('but', 'is'), ('is', 'there'), ('there', 'a'), ('a', 'way'), ('way', 'to'), ('to', 'split'), ('split', 'my'), ('my', 'text'), ('text', 'in'), ('in', 'four-grams'), ('four-grams', ','), (',', 'five-grams'), ('five-grams', 'or'), ('or', 'even'), ('even', 'hundred-grams')]
>>> trigrams=ngrams(tokenize,3)
>>> trigrams
[('I', 'am', 'aware'), ('am', 'aware', 'that'), ('aware', 'that', 'nltk'), ('that', 'nltk', 'only'), ('nltk', 'only', 'offers'), ('only', 'offers', 'bigrams'), ('offers', 'bigrams', 'and'), ('bigrams', 'and', 'trigrams'), ('and', 'trigrams', ','), ('trigrams', ',', 'but'), (',', 'but', 'is'), ('but', 'is', 'there'), ('is', 'there', 'a'), ('there', 'a', 'way'), ('a', 'way', 'to'), ('way', 'to', 'split'), ('to', 'split', 'my'), ('split', 'my', 'text'), ('my', 'text', 'in'), ('text', 'in', 'four-grams'), ('in', 'four-grams', ','), ('four-grams', ',', 'five-grams'), (',', 'five-grams', 'or'), ('five-grams', 'or', 'even'), ('or', 'even', 'hundred-grams')]
>>> fourgrams=ngrams(tokenize,4)
>>> fourgrams
[('I', 'am', 'aware', 'that'), ('am', 'aware', 'that', 'nltk'), ('aware', 'that', 'nltk', 'only'), ('that', 'nltk', 'only', 'offers'), ('nltk', 'only', 'offers', 'bigrams'), ('only', 'offers', 'bigrams', 'and'), ('offers', 'bigrams', 'and', 'trigrams'), ('bigrams', 'and', 'trigrams', ','), ('and', 'trigrams', ',', 'but'), ('trigrams', ',', 'but', 'is'), (',', 'but', 'is', 'there'), ('but', 'is', 'there', 'a'), ('is', 'there', 'a', 'way'), ('there', 'a', 'way', 'to'), ('a', 'way', 'to', 'split'), ('way', 'to', 'split', 'my'), ('to', 'split', 'my', 'text'), ('split', 'my', 'text', 'in'), ('my', 'text', 'in', 'four-grams'), ('text', 'in', 'four-grams', ','), ('in', 'four-grams', ',', 'five-grams'), ('four-grams', ',', 'five-grams', 'or'), (',', 'five-grams', 'or', 'even'), ('five-grams', 'or', 'even', 'hundred-grams')]

Люди уже довольно хорошо ответили на сценарий, в котором вам нужны биграммы или триграммы, но если вам нужна каждаяграмма для предложения в этом случае, вы можете использоватьnltk.util.everygrams

>>> from nltk.util import everygrams

>>> message = "who let the dogs out"

>>> msg_split = message.split()

>>> list(everygrams(msg_split))
[('who',), ('let',), ('the',), ('dogs',), ('out',), ('who', 'let'), ('let', 'the'), ('the', 'dogs'), ('dogs', 'out'), ('who', 'let', 'the'), ('let', 'the', 'dogs'), ('the', 'dogs', 'out'), ('who', 'let', 'the', 'dogs'), ('let', 'the', 'dogs', 'out'), ('who', 'let', 'the', 'dogs', 'out')]

Если у вас есть ограничение, например, в случае триграмм, где максимальная длина должна быть 3, вы можете использовать параметр max_len, чтобы указать его.

>>> list(everygrams(msg_split, max_len=2))
[('who',), ('let',), ('the',), ('dogs',), ('out',), ('who', 'let'), ('let', 'the'), ('the', 'dogs'), ('dogs', 'out')]

Вы можете просто изменить параметр max_len, чтобы получить любой грамм, то есть четыре грамма, пять граммов, шесть или даже сто граммов.

Вышеупомянутые решения могут быть изменены для реализации вышеупомянутого решения, но это решение намного проще, чем это.

Для дальнейшего чтения нажмите здесь

И когда вам просто нужен конкретный грамм, такой как биграмма или триграмма и т.д., вы можете использовать nltk.util.ngrams, как указано в ответе MAHassan.

Вы можете легко создать для этого свою собственную функцию, используя itertools:

from itertools import izip, islice, tee
s = 'spam and eggs'
N = 3
trigrams = izip(*(islice(seq, index, None) for index, seq in enumerate(tee(s, N))))
list(trigrams)
# [('s', 'p', 'a'), ('p', 'a', 'm'), ('a', 'm', ' '),
# ('m', ' ', 'a'), (' ', 'a', 'n'), ('a', 'n', 'd'),
# ('n', 'd', ' '), ('d', ' ', 'e'), (' ', 'e', 'g'),
# ('e', 'g', 'g'), ('g', 'g', 's')]

Более элегантный подход к построению биграмм с использованием встроенных функций python zip(). Просто преобразуйте исходную строку в список split(), затем передайте список один раз в обычном режиме и один раз смещением на один элемент.

string = "I really like python, it's pretty awesome."

def find_bigrams(s):
    input_list = s.split(" ")
    return zip(input_list, input_list[1:])

def find_ngrams(s, n):
  input_list = s.split(" ")
  return zip(*[input_list[i:] for i in range(n)])

find_bigrams(string)

[('I', 'really'), ('really', 'like'), ('like', 'python,'), ('python,', "it's"), ("it's", 'pretty'), ('pretty', 'awesome.')]

Я никогда не имел дела с nltk, но делал N-граммы как часть небольшого классного проекта. Если вы хотите найти частоту всех N-граммов, встречающихся в строке, вот способ сделать это. Dдаст вам гистограмму ваших N-слов.

D = dict()
string = 'whatever string...'
strparts = string.split()
for i in range(len(strparts)-N): # N-grams
    try:
        D[tuple(strparts[i:i+N])] += 1
    except:
        D[tuple(strparts[i:i+N])] = 1

Для four_grams он уже находится в NLTK , вот фрагмент кода, который может помочь вам в этом:

 from nltk.collocations import *
 import nltk
 #You should tokenize your text
 text = "I do not like green eggs and ham, I do not like them Sam I am!"
 tokens = nltk.wordpunct_tokenize(text)
 fourgrams=nltk.collocations.QuadgramCollocationFinder.from_words(tokens)
 for fourgram, freq in fourgrams.ngram_fd.items():  
       print fourgram, freq

Я надеюсь, что это помогает.

Вы можете использовать sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer :

import sklearn.feature_extraction.text # FYI http://scikit-learn.org/stable/install.html
ngram_size = 4
string = ["I really like python, it's pretty awesome."]
vect = sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(ngram_range=(ngram_size,ngram_size))
vect.fit(string)
print('{1}-grams: {0}'.format(vect.get_feature_names(), ngram_size))

выходы:

4-grams: [u'like python it pretty', u'python it pretty awesome', u'really like python it']

Вы можете установить ngram_sizeлюбое положительное целое число. Т.е. вы можете разбить текст на четыре грамма, пять граммов или даже сто граммов.

Если эффективность является проблемой и вам нужно создать несколько разных n-граммов (до сотни, как вы говорите), но вы хотите использовать чистый питон, я бы сделал:

from itertools import chain

def n_grams(seq, n=1):
    """Returns an itirator over the n-grams given a listTokens"""
    shiftToken = lambda i: (el for j,el in enumerate(seq) if j>=i)
    shiftedTokens = (shiftToken(i) for i in range(n))
    tupleNGrams = zip(*shiftedTokens)
    return tupleNGrams # if join in generator : (" ".join(i) for i in tupleNGrams)

def range_ngrams(listTokens, ngramRange=(1,2)):
    """Returns an itirator over all n-grams for n in range(ngramRange) given a listTokens."""
    return chain(*(n_grams(listTokens, i) for i in range(*ngramRange)))

Использование :

>>> input_list = input_list = 'test the ngrams generator'.split()
>>> list(range_ngrams(input_list, ngramRange=(1,3)))
[('test',), ('the',), ('ngrams',), ('generator',), ('test', 'the'), ('the', 'ngrams'), ('ngrams', 'generator'), ('test', 'the', 'ngrams'), ('the', 'ngrams', 'generator')]

~ Та же скорость, что и у NLTK:

import nltk
%%timeit
input_list = 'test the ngrams interator vs nltk '*10**6
nltk.ngrams(input_list,n=5)
# 7.02 ms ± 79 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%%timeit
input_list = 'test the ngrams interator vs nltk '*10**6
n_grams(input_list,n=5)
# 7.01 ms ± 103 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%%timeit
input_list = 'test the ngrams interator vs nltk '*10**6
nltk.ngrams(input_list,n=1)
nltk.ngrams(input_list,n=2)
nltk.ngrams(input_list,n=3)
nltk.ngrams(input_list,n=4)
nltk.ngrams(input_list,n=5)
# 7.32 ms ± 241 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%%timeit
input_list = 'test the ngrams interator vs nltk '*10**6
range_ngrams(input_list, ngramRange=(1,6))
# 7.13 ms ± 165 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Репост из моего предыдущего ответа .

Nltk - это здорово, но иногда это накладные расходы для некоторых проектов:

import re
def tokenize(text, ngrams=1):
    text = re.sub(r'[\b\(\)\\\"\'\/\[\]\s+\,\.:\?;]', ' ', text)
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    tokens = text.split()
    return [tuple(tokens[i:i+ngrams]) for i in xrange(len(tokens)-ngrams+1)]

Пример использования:

>> text = "This is an example text"
>> tokenize(text, 2)
[('This', 'is'), ('is', 'an'), ('an', 'example'), ('example', 'text')]
>> tokenize(text, 3)
[('This', 'is', 'an'), ('is', 'an', 'example'), ('an', 'example', 'text')]

Вы можете получить все 4-6 грамм, используя код без других пакетов ниже:

from itertools import chain

def get_m_2_ngrams(input_list, min, max):
    for s in chain(*[get_ngrams(input_list, k) for k in range(min, max+1)]):
        yield ' '.join(s)

def get_ngrams(input_list, n):
    return zip(*[input_list[i:] for i in range(n)])

if __name__ == '__main__':
    input_list = ['I', 'am', 'aware', 'that', 'nltk', 'only', 'offers', 'bigrams', 'and', 'trigrams', ',', 'but', 'is', 'there', 'a', 'way', 'to', 'split', 'my', 'text', 'in', 'four-grams', ',', 'five-grams', 'or', 'even', 'hundred-grams']
    for s in get_m_2_ngrams(input_list, 4, 6):
        print(s)

вывод ниже:

I am aware that
am aware that nltk
aware that nltk only
that nltk only offers
nltk only offers bigrams
only offers bigrams and
offers bigrams and trigrams
bigrams and trigrams ,
and trigrams , but
trigrams , but is
, but is there
but is there a
is there a way
there a way to
a way to split
way to split my
to split my text
split my text in
my text in four-grams
text in four-grams ,
in four-grams , five-grams
four-grams , five-grams or
, five-grams or even
five-grams or even hundred-grams
I am aware that nltk
am aware that nltk only
aware that nltk only offers
that nltk only offers bigrams
nltk only offers bigrams and
only offers bigrams and trigrams
offers bigrams and trigrams ,
bigrams and trigrams , but
and trigrams , but is
trigrams , but is there
, but is there a
but is there a way
is there a way to
there a way to split
a way to split my
way to split my text
to split my text in
split my text in four-grams
my text in four-grams ,
text in four-grams , five-grams
in four-grams , five-grams or
four-grams , five-grams or even
, five-grams or even hundred-grams
I am aware that nltk only
am aware that nltk only offers
aware that nltk only offers bigrams
that nltk only offers bigrams and
nltk only offers bigrams and trigrams
only offers bigrams and trigrams ,
offers bigrams and trigrams , but
bigrams and trigrams , but is
and trigrams , but is there
trigrams , but is there a
, but is there a way
but is there a way to
is there a way to split
there a way to split my
a way to split my text
way to split my text in
to split my text in four-grams
split my text in four-grams ,
my text in four-grams , five-grams
text in four-grams , five-grams or
in four-grams , five-grams or even
four-grams , five-grams or even hundred-grams

вы можете найти более подробную информацию в этом блоге

Примерно через семь лет вот более элегантный ответ collections.deque:

def ngrams(words, n):
    d = collections.deque(maxlen=n)
    d.extend(words[:n])
    words = words[n:]
    for window, word in zip(itertools.cycle((d,)), words):
        print(' '.join(window))
        d.append(word)

words = ['I', 'am', 'become', 'death,', 'the', 'destroyer', 'of', 'worlds']

Вывод:

In [15]: ngrams(words, 3)                                                                                                                                                                                                                     
I am become
am become death,
become death, the
death, the destroyer
the destroyer of

In [16]: ngrams(words, 4)                                                                                                                                                                                                                     
I am become death,
am become death, the
become death, the destroyer
death, the destroyer of

In [17]: ngrams(words, 1)                                                                                                                                                                                                                     
I
am
become
death,
the
destroyer
of

In [18]: ngrams(words, 2)                                                                                                                                                                                                                     
I am
am become
become death,
death, the
the destroyer
destroyer of

Если вам нужен чистый итератор для больших строк с постоянным использованием памяти:

from typing import Iterable  
import itertools

def ngrams_iter(input: str, ngram_size: int, token_regex=r"[^\s]+") -> Iterable[str]:
    input_iters = [ 
        map(lambda m: m.group(0), re.finditer(token_regex, input)) 
        for n in range(ngram_size) 
    ]
    # Skip first words
    for n in range(1, ngram_size): list(map(next, input_iters[n:]))  

    output_iter = itertools.starmap( 
        lambda *args: " ".join(args),  
        zip(*input_iters) 
    ) 
    return output_iter

Тест:

input = "If you want a pure iterator solution for large strings with constant memory usage"
list(ngrams_iter(input, 5))

Вывод:

['If you want a pure',
 'you want a pure iterator',
 'want a pure iterator solution',
 'a pure iterator solution for',
 'pure iterator solution for large',
 'iterator solution for large strings',
 'solution for large strings with',
 'for large strings with constant',
 'large strings with constant memory',
 'strings with constant memory usage']