关于文本聚类，我曾在 Chat《NLP 中文文本聚类之无监督学习》中介绍过，文本聚类是将一个个文档由原有的自然语言文字信息转化成数学信息，以高维空间点的形式展现出来，通过计算哪些点距离比较近，从而将那些点聚成一个簇，簇的中心叫做簇心。一个好的聚类要保证簇内点的距离尽量的近，但簇与簇之间的点要尽量的远。
如下图，以 K、M、N 三个点分别为聚类的簇心，将结果聚为三类，使得簇内点的距离尽量的近，但簇与簇之间的点尽量的远。
开发环境，我们选择：：
- Windows 系统
- Python 3.6
- Jupyter Notebook
本文继续沿用上篇文本分类中的语料来进行文本无监督聚类操作。
整个过程分为以下几个步骤：
- 语料加载
- 分词
- 去停用词
- 抽取词向量特征
- 实战 TF-IDF 的中文文本 K-means 聚类
- 实战 word2Vec 的中文文本 K-means 聚类
下面开始项目实战。
1. 首先进行语料加载，在这之前，引入所需要的 Python 依赖包，并将全部语料和停用词字典读入内存中。
第一步，引入依赖库，有随机数库、jieba 分词、pandas 库等：
import random
import jieba
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
import gensim
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.preprocessing import scale
import multiprocessing
第二步，加载停用词字典，停用词词典为 stopwords.txt 文件，可以根据场景自己在该文本里面添加要去除的词（比如冠词、人称、数字等特定词）：
#加载停用词
stopwords=pd.read_csv('stopwords.txt',index_col=False,quoting=3,sep="\t",names=['stopword'], encoding='utf-8')
stopwords=stopwords['stopword'].values
第三步，加载语料，语料是4个已经分好类的 csv 文件，直接用 pandas 加载即可，加载之后可以首先删除 nan 行，并提取要分词的 content 列转换为 list 列表：
#加载语料
laogong_df = pd.read_csv('beilaogongda.csv', encoding='utf-8', sep=',')
laopo_df = pd.read_csv('beilaogongda.csv', encoding='utf-8', sep=',')
erzi_df = pd.read_csv('beierzida.csv', encoding='utf-8', sep=',')
nver_df = pd.read_csv('beinverda.csv', encoding='utf-8', sep=',')
#删除语料的nan行
laogong_df.dropna(inplace=True)
laopo_df.dropna(inplace=True)
erzi_df.dropna(inplace=True)
nver_df.dropna(inplace=True)
#转换
laogong = laogong_df.segment.values.tolist()
laopo = laopo_df.segment.values.tolist()
erzi = erzi_df.segment.values.tolist()
nver = nver_df.segment.values.tolist()
2. 分词和去停用词。
第一步，定义分词、去停用词的函数，函数包含两个参数：content_lines 参数为语料列表；sentences 参数为预先定义的 list，用来存储分词后的结果：
#定义分词函数preprocess_text
#参数content_lines即为上面转换的list
#参数sentences是定义的空list，用来储存分词后的数据
def preprocess_text(content_lines, sentences):
for line in content_lines:
try:
segs=jieba.lcut(line)
segs = [v for v in segs if not str(v).isdigit()]#去数字
segs = list(filter(lambda x:x.strip(), segs)) #去左右空格
segs = list(filter(lambda x:len(x)>1, segs)) #长度为1的字符
segs = list(filter(lambda x:x not in stopwords, segs)) #去掉停用词
sentences.append(" ".join(segs))
except Exception:
print(line)
continue
第二步，调用函数、生成训练数据，根据我提供的司法语料数据，分为报警人被老公打，报警人被老婆打，报警人被儿子打，报警人被女儿打，具体如下：
sentences = []
preprocess_text(laogong, sentences)
preprocess_text(laopo, sentences)
preprocess_text(erzi, sentences)
preprocess_text(nver, sentences)
第三步，将得到的数据集打散，生成更可靠的训练集分布，避免同类数据分布不均匀：
random.shuffle(sentences)
第四步，我们控制台输出前10条数据，观察一下（因为上面进行了随机打散，你看到的前10条可能不一样）：
for sentence in sentences[:10]:
print(sentenc)
得到的结果聚类和分类是不同的，这里没有标签：
3. 抽取词向量特征。
抽取特征，将文本中的词语转换为词频矩阵，统计每个词语的 tf-idf 权值，获得词在对应文本中的 tf-idf 权重：
#将文本中的词语转换为词频矩阵 矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频
vectorizer = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, max_df=0.5)
#统计每个词语的tf-idf权值
transformer = TfidfTransformer()
# 第一个fit_transform是计算tf-idf 第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵
tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(sentences))
# 获取词袋模型中的所有词语
word = vectorizer.get_feature_names()
# 将tf-idf矩阵抽取出来，元素w[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重
weight = tfidf.toarray()
#查看特征大小
print ('Features length: ' + str(len(word)))
4. 实战 TF-IDF 的中文文本 K-means 聚类
第一步，使用 k-means++ 来初始化模型，当然也可以选择随机初始化，即 init="random"，然后通过 PCA 降维把上面的权重 weight 降到10维，进行聚类模型训练：
numClass=4 #聚类分几簇
clf = KMeans(n_clusters=numClass, max_iter=10000, init="k-means++", tol=1e-6) #这里也可以选择随机初始化init="random"
pca = PCA(n_components=10) # 降维
TnewData = pca.fit_transform(weight) # 载入N维
s = clf.fit(TnewData)
第二步，定义聚类结果可视化函数 plot_cluster(result,newData,numClass)，该函数包含3个参数，其中 result 表示聚类拟合的结果集；newData 表示权重 weight 降维的结果，这里需要降维到2维，即平面可视化；numClass 表示聚类分为几簇，绘制代码第一部分绘制结果 newData，第二部分绘制聚类的中心点：
def plot_cluster(result,newData,numClass):
plt.figure(2)
Lab = [[] for i in range(numClass)]
index = 0
for labi in result:
Lab[labi].append(index)
index += 1
color = ['oy', 'ob', 'og', 'cs', 'ms', 'bs', 'ks', 'ys', 'yv', 'mv', 'bv', 'kv', 'gv', 'y^', 'm^', 'b^', 'k^',
'g^'] * 3
for i in range(numClass):
x1 = []
y1 = []
for ind1 in newData[Lab[i]]:
# print ind1
try:
y1.append(ind1[1])
x1.append(ind1[0])
except:
pass
plt.plot(x1, y1, color[i])
#绘制初始中心点
x1 = []
y1 = []
for ind1 in clf.cluster_centers_:
try:
y1.append(ind1[1])
x1.append(ind1[0])
except:
pass
plt.plot(x1, y1, "rv") #绘制中心
plt.show()
第三步，对数据降维到2维，然后获得结果，最后绘制聚类结果图：
pca = PCA(n_components=2) # 输出两维
newData = pca.fit_transform(weight) # 载入N维
result = list(clf.predict(TnewData))
plot_cluster(result,newData,numClass)
第四步，得到的聚类结果图，4个中心点和4个簇，我们看到结果还比较好，簇的边界很清楚：
第五步，上面演示的可视化过程，降维使用了 PCA，我们还可以试试 TSNE，两者同为降维工具，主要区别在于，所在的包不同（也即机制和原理不同）：
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.manifold import TSNE
因为原理不同，导致 TSNE 保留下的属性信息，更具代表性，也即最能体现样本间的差异，但是 TSNE 运行极慢，PCA 则相对较快，下面看看 TSNE 运行的可视化结果：
from sklearn.manifold import TSNE
ts =TSNE(2)
newData = ts.fit_transform(weight)
result = list(clf.predict(TnewData))
plot_cluster(result,newData,numClass)
得到的可视化结果，为一个中心点，不同簇落在围绕中心点的不同半径之内，我们看到在这里结果并不是很好：
第六步，为了更好的表达和获取更具有代表性的信息，在展示（可视化）高维数据时，更为一般的处理，常常先用 PCA 进行降维，再使用 TSNE：
from sklearn.manifold import TSNE
newData = PCA(n_components=4).fit_transform(weight) # 载入N维
newData =TSNE(2).fit_transform(newData)
result = list(clf.predict(TnewData))
plot_cluster(result,newData,numClass)
得到的可视化结果，不同簇落在围绕中心点的不同半径之内：
总结
上面通过真实小案例，对司法数据一步步实现中文短文本聚类，从优化和提高模型准确率来说，主要有两方面可以尝试：
- 特征向量的构建，除了词袋模型，可以考虑使用 word2vec 和 doc2vec 等；
- 模型上可以采用基于密度的 DBSCAN、层次聚类等算法。
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