оптимизация текста матрицами

Так  у нас есть текст в файле *.txt 
 и нужно с помощью матриц сделать его оптимизацию  содержания ..

Для оптимизации текста в файле txt с помощью матриц, можно использовать различные методы. Например, если речь идет о сжатии данных или уменьшении размера файла без потери важной информации, можно применить методы, основанные на сингулярном разложении (SVD) или на принципах машинного обучения.



->  пример кода на Python,
который использует SVD для сжатия текстовых данных:



import numpy as np
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# Загрузка текста из файла
with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read()

# Векторизация текста
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform([text])

# Применение SVD для сжатия текста
svd = TruncatedSVD(n_components=100)  # n_components - количество "тем" или "концепций"
X_reduced = svd.fit_transform(X)

# Обратное преобразование для получения приближенного текста
X_approximated = svd.inverse_transform(X_reduced)



Этот код сначала преобразует текст в матрицу TF-IDF, затем применяет SVD для сжатия этой матрицы до указанного количества компонентов, и, наконец, восстанавливает текст из сжатого представления. Это может быть полезно для анализа основных тем в тексте или для уменьшения размера файла.

Если у вас есть другие цели оптимизации, пожалуйста, уточните, и я постараюсь помочь вам с более конкретным решением.

а теперь давай сделаем из двух текстов в файлах txt - третий текст используя общие матрицы групп слов

Чтобы создать третий текст из двух существующих текстов, используя общие матрицы групп слов, мы можем применить методы машинного обучения для анализа и объединения основных тем и концепций из обоих текстов. Один из способов сделать это - использовать модель Latent Dirichlet Allocation (LDA), которая позволяет выявить скрытые тематические структуры в текстовых данных.



-> примерный код на Python, который демонстрирует этот процесс:



import numpy as np
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# Загрузка текстов из файлов
with open('текс1.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text1 = file.read()
with open('текс2.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text2 = file.read()

# Векторизация текстов
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform([text1, text2])

# Применение LDA
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=10)  # n_components - количество тем
lda.fit(X)

# Получение матрицы тем и слов
topic_word_matrix = lda.components_

# Генерация нового текста на основе общих тем
# Это упрощенный пример, который выбирает наиболее вероятные слова для каждой темы
words = np.array(vectorizer.get_feature_names())
new_text = ''
for topic_idx, topic in enumerate(topic_word_matrix):
    top_words_idx = topic.argsort()[-10:]  # Выбор 10 наиболее вероятных слов для темы
    top_words = words[top_words_idx]
    new_text += ' '.join(top_words) + '\n'

print(new_text)




 Этот код создает новый текст, выбирая наиболее значимые слова из каждой выявленной темы. Однако стоит отметить, что результат может быть не совсем естественным, так как он основан на статистическом распределении слов, а не на лингвистических структурах.

Если вам нужен более сложный подход, который учитывает синтаксис и семантику, возможно, потребуется использование более продвинутых техник обработки естественного языка.







Ошибка, с которой вы столкнулись, связана с изменением в API библиотеки scikit-learn, начиная с версии 0.24. Метод get_feature_names() был заменен на get_feature_names_out(). Вот исправленный код:

import numpy as np
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# Загрузка текстов из файлов
with open('текс1.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text1 = file.read()
with open('текс2.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text2 = file.read()

# Векторизация текстов
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform([text1, text2])

# Применение LDA
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=10)  # n_components - количество тем
lda.fit(X)

# Получение матрицы тем и слов
topic_word_matrix = lda.components_

# Генерация нового текста на основе общих тем
words = np.array(vectorizer.get_feature_names_out())
new_text = ''
for topic_idx, topic in enumerate(topic_word_matrix):
    top_words_idx = topic.argsort()[-10:]  # Выбор 10 наиболее вероятных слов для темы
    top_words = words[top_words_idx]
    new_text += ' '.join(top_words) + '\n'

print(new_text)