利用ngrams()函数进行中文文本聚类分析

中文文本聚类分析是一种通过将具有相似特征的文本归类到相同的类别中，从而帮助我们理解和组织大量中文文本数据的方法。ngrams()函数是一种常用的文本分析工具，可以将文本拆分成一系列的连续n个字或词组，用于构建文本特征向量。

在进行中文文本聚类分析之前，我们首先需要对文本进行分词处理，将文本拆分成一个个的词语，并进行清理、去停用词等预处理操作。接下来，我们可以使用ngrams()函数，将分好词的文本转化为n个字或词的序列。

例如，我们有一个包含多篇新闻文章的数据集，我们想要对这些新闻进行聚类分析。首先，我们需要对每篇新闻进行分词处理和预处理操作：

import jieba

# 定义停用词
stop_words = ["的", "是", "了", "在", "和", "与", "中"]

# 对文本进行分词和预处理
def preprocess(text):
    # 分词
    words = jieba.lcut(text)
    # 去停用词
    words = [word for word in words if word not in stop_words]
    return words

# 示例新闻文本
news_texts = [
    "中国科学技术大学是一所位于安徽省合肥市的一所高等学府。",
    "中国科学技术大学是中国的一所重点高校。",
    "清华大学位于北京市。",
    "清华大学是中国著名的一所大学。"
]

# 对每篇新闻进行预处理
news_preprocessed = [preprocess(text) for text in news_texts]

之后，我们可以使用ngrams()函数将每篇新闻的分词结果转化为n元语法序列。ngrams()函数接受一个包含分词结果的列表和n的值作为输入参数，并返回一个包含每篇文本的n元语法序列的列表。

from nltk import ngrams

# 定义n的值
n = 2

# 将每篇新闻转化为n元语法序列
news_ngrams = [list(ngrams(words, n)) for words in news_preprocessed]

上述代码将会得到一个包含每篇新闻的2元语法序列的列表。

最后，我们可以使用聚类算法，例如k-means算法、层次聚类算法等，将这些文本进行聚类分析，将具有相似特征的新闻归类到相同的类别中。

from sklearn.cluster import KMeans

# 定义聚类算法的类别数量
n_clusters = 2

# 使用k-means算法进行聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)
kmeans.fit(news_ngrams)

# 输出每篇新闻的聚类结果
for i, label in enumerate(kmeans.labels_):
    print(f"新闻 {i+1} 的聚类结果为类别 {label+1}")

上述代码使用了k-means算法将新闻进行了聚类分析，并输出了每篇新闻的聚类结果。

综上所述，我们可以利用ngrams()函数进行中文文本聚类分析，通过将文本转化为n元语法序列，并使用聚类算法将具有相似特征的文本归类到相同的类别中。这种方法可以帮助我们理解和组织大量中文文本数据。