ノート/テキストマイニング
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文書の単語ベクトルによる類似度計算と剽窃検出 (2010/02/04) †

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原理 †

いくつかの原理が提案されている。

いろいろ試してみたい。

↑

道具立て †

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その１：　単語出現頻度分布 (2010/02/04) †

名詞のみに限定し、各単語の出現頻度を数える。原理は http://www.cvl.cs.chubu.ac.jp/lab/study/education/similar/similar.html の通り。
TF (Term Frequency) と IDF (Inverse Document Frequency) を求める。
　　TF: それぞれの文書中で、それぞれの単語の出現する回数
　　IDF: 全文書数Nに対する、その単語Wが出現した文書の数dfの比を、逆数にし、かつlogをとったもの。つまり、log( 1 / (df/N) ) = log( N/df )。
文書ごとに、単語ごとの tf * idf を計算して並べたベクトルを作る。（その文書には出現しない単語も0の要素を置く）

文書単語１単語２単語３単語４...
　１　tf*idftf*idftf*idftf*idf...
　２　tf*idftf*idftf*idftf*idf...
　３　tf*idftf*idftf*idftf*idf...
　...　tf*idftf*idftf*idftf*idf...

すべての文書対について、それぞれの文書のベクトル（表の１行）の間のなす角度を求め、それの近さが文書の類似性であるとする。
なす角はcosineを用いて測り、それは２つのベクトル間の内積として求める。但し各ベクトルはあらかじめ長さを１に正規化しておかなければならない。

プログラム：　かなりいい加減に書いたので、間違っているかもしれない。

結果：
もとの文書　⇒　fileOS.lzh 比較対照の文書をlzhでまとめてある
それぞれの文書中での各単語の出現回数　⇒　file100204_wordappearance.txt
各単語が、どの文書に出現しているかのリスト　⇒　file100204_wordinfile.txt
単語出現頻度ベクトル（単語ごとのTF*IDFを並べたベクトルを、文書ごとに作ったもの）　⇒　file100204_vectors.txt、　それをExcelに移したものfile100204_vectors.xls　と　Excelを印刷したものfile100204_vectors.pdf
２つずつ対にしたベクトル間のcosine値（＝長さを正規化した内積）をソートしたもの　⇒　file100204_sorted_cosines.txt

それぞれの数値の確認は、サンプルs2.txtとs4.txtを例にして行っている。⇒　files2-vs-s4.txt

また、cosine値を見ると分かるとおり、s17.txtとs18.txtが、cosine値では1.0（同一）になっている。
元のファイルの内容は、
カーネルとは、ＯＳの基本モジュールである。(a)割り込み処理とシステムサービス及びプロセスのそれぞれの実行を管理する「プロセスディスパッチャ」を統合した基本機能として実現する。ＯＳの基本機能のうち、プロセス管理機能の中核は、このカーネル機能として実現する。
と
カーネルとはＯＳの基本モジュールである。(a)割り込み処理と、システムサービス及びプロセスのそれぞれの実行を管理する「プロセスディスパッチャ」とを統合した基本機能として実現する。ＯＳの基本機能のうち、プロセス管理機能の中核は、このカーネルの機能として実現する。
であり、微妙に異なるが、Cosine値は1となった。

プログラム　（2010-03-01バージョン）：

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
import sys
import glob
import pycha
import codecs
import re
import math
import array

sys.stdout = codecs.getwriter('utf_8')(sys.stdout)
#コマンドライン引数の解析
argvs = sys.argv
argc = len(argvs)
if (argc != 2):
  print 'Usage: python %s filename' % argvs[0]
  quit()

files = glob.glob(argvs[1])
print 'Processing the fils %s ' % files
r = re.compile(r'([^-]+)-*')
table = []     # tableはファイルごとの(fname, words)のリスト
for fname in files:
  words = []   # wordsは語のリスト
  # ファイル読出し
  fd = open(fname, "r")
  txt = fd.read()

  # chasenの呼出し
  out = pycha.pycha(txt)

  #for go in out:
  #  for u in go:
  #    print u
  sonota1 = ''
  sonota2 = ''
  for go in out:
    gokan = go[0]
    if len(go)>=2:
      yomi = go[1]
    if len(go)>=3:
      genkei = go[2]
    if len(go)>=4:
      m = r.match(go[3])
      if m:
        hinshi = m.group()[:len(m.group())-1]
    if len(go)>=5:
      sonota1 = go[4]
    if len(go)>=6:
      sonota2 = go[5]
    #print gokan
    if hinshi=='名詞' or hinshi=='動詞' or hinshi=='形容詞':
      words.append([hinshi, gokan, genkei])
  words.sort()
  table.append([fname, words])

#for u in table:
#  print '=%s========' % u[0]
#  for v in u[1]:
#    print 'hinshi ' + v[0] + '  gokan ' + v[1] + '  genkei ' + v[2]
#################################
## TF (それぞれの文書中での各単語の出現回数）
filewordlist = []   # [fname, wordlist]のリスト
for u in table:
  wordlist = {}  # それぞれのファイルでの[gokan, 出現回数]の辞書
  for v in u[1]:
    if v[2] in wordlist:
      wordlist[v[2]] = wordlist[v[2]]+1
    else:
      wordlist[v[2]] = 1
  filewordlist.append([u[0], wordlist])
print u'それぞれの文書中での各単語の出現回数'
for u in filewordlist:
  print u'===== ファイル %s ======' % u[0]
  for k, v in sorted(u[1].items()):
    print k, v
  print
print

################################
## IDF （文書数／単語ごとに、それの１つでも出現する文書の数）
#
##fileごとのwordlistをマージして、全単語のリストを作る
allwordlist = {}    # [語,出現したファイル]の辞書
for u in filewordlist:     # u[1]はwordlist、つまり[gokan, 出現回数]の辞書
  for k, v in u[1].items():
    if k in allwordlist:
      allwordlist[k].append(u[0])
    else:
      allwordlist[k] = [u[0]]

print '文書数／単語ごとに、それの１つでも出現する文書の数'
print len(filewordlist)
for k, v in allwordlist.items():
  print k, len(v), v

idf = {}
numberofdocuments = len(filewordlist)
for k, v in allwordlist.items():
  idf[k] = math.log10( float(numberofdocuments)/float(len(v)) )

print 'idf'
for k, v in idf.items():
  print k, '%3.2f' % v
print

s = 0
for k, v in idf.items():
  s = s + v
if s == 0:
  # IDF値がすべて0　⇒　まったく同じ？
  print 'すべての単語についてdf=Nだった。すべての文書がまったく同一？ 先へ進めないので中止する。'
  quit()

##############
# 文書i、単語jに対して
# tf(i,j) * idf(j) を求める
veclist = []
for doc in filewordlist:
  vec = []
  for k, v in idf.items():
    if k in doc[1]:
      vec.append(doc[1][k]*v)
#      print doc[0],k,doc[1][k], '%3.2f' % v
    else:
      vec.append(0)
  # ここでvecが完成したので長さ１に正規化（後のため）してからveclistにappend
  s = 0.0
  print doc[0],
  for x in vec:
    print '%3.2f' % x,
    s = s + (x*x)
  ss = math.sqrt(s)
  print "length", ss
  vec2 = []
  for x in vec:
    vec2.append(x/ss)
  veclist.append([doc[0], vec2])

print u'各文書のベクトル'
print '     ',
for k, v in idf.items():     # タイトル行（単語内容）
  print k,
print
for u in veclist:
  print u[0],
  for v in u[1]:
    print '%3.2f' % v,
  print

################
# すべての文書ペアについてCosine の計算。　長さ1に正規化した後、内積で計算
coslist = []
for i in range(0, len(veclist)):
  for j in range(i+1, len(veclist)):
    title = [veclist[i][0], veclist[j][0]]
    innerproduct = 0.0
    for p in range(0, len(veclist[i][1])):
      innerproduct = innerproduct + veclist[i][1][p]*veclist[j][1][p]
    coslist.append([title, innerproduct])

##############
# 最後に結果をCosineの大きい順にsortする
coslist.sort(lambda x, y: cmp(y[1],x[1]))
print u'Cosine値'
for u in coslist:
  print u[0][0], u[0][1], '%5.4f' % u[1]
↑

追加参考文献 †

添付ファイル: files2-vs-s4.txt 1059件 [詳細] file100204_sorted_cosines.txt 1025件 [詳細] file100204_vectors.pdf 924件 [詳細] file100204_vectors.txt 870件 [詳細] file100204_vectors.xls 865件 [詳細] file100204_wordappearance.txt 1002件 [詳細] fileOS.lzh 854件 [詳細] file100204_wordinfile.txt 1049件 [詳細]
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