NLP的文本分類過程中，大多會統計文章的詞頻，這是分類的重要依據之一。詞頻是由一個pair組成的，word是key
frequece是value。用什么方法統計最好，當然是map。用vector，list也可以實現，但是它們基于關鍵字的檢索效率沒有
map高，map一般是用rb-Tree實現的，查找效率是O(log(n))，list，vector都是線性的，查找復雜度是O(n)。
先上代碼。
?
header
#ifndef _WORD_FREQUENCE_
#define
_WORD_FREQUENCE_
#include
<
map
>
#include
<
iostream
>
#include
<
string
>
using
std::map;
class
WordFrequence{
public
:
WordFrequence(): file_name_(NULL){}
WordFrequence(
char
*
file_name): file_name_(file_name){
LoadFromFile();
ReplaceSymbol();
parse();
}
private
:
char
*
file_name_;
char
*
text;
map
<
std::
string
,
int
>
word_frequence_map_;
void
parse();
void
ReplaceSymbol();
void
LoadFromFile();
bool
IsWhiteChar(
const
char
chr);
friend std::ostream
&
operator
<<
(std::ostream
&
os,
const
WordFrequence
&
wf);
};
#endif
?
?
?
?
cpp
#include
"
word_frequence.h
"
#include
<
string
>
#include
<
iostream
>
#include
<
fstream
>
#include
<
map
>
const
char
*
symbols
=
"
~!@#$%^&*()_+-=[]\\{}|:\
"
;
'
,./<>?";
const
int
MAX_SIZE
=
100000
;
bool
WordFrequence::IsWhiteChar(
const
char
chr){
switch
(chr){
case
'
\t
'
:
case
'
\r
'
:
case
'
\n
'
:
case
'
'
:
case
'
\0
'
:
return
true
;
default
:
return
false
;
}
}
void
WordFrequence::LoadFromFile(){
std::ifstream
is
(file_name_, std::fstream::
in
);
if
(
!
is
)
std::cerr
<<
"
error: can't open file:
"
<<
"
[
"
<<
file_name_
<<
"
]
"
<<
std::endl;
text
=
new
char
[MAX_SIZE];
is
.read(text, MAX_SIZE);
}
void
WordFrequence::parse(){
word_frequence_map_.clear();
int
index
=
0
;
int
count
=
strlen(text);
std::
string
str;
while
(index
<
count){
for
(
int
i
=
index; i
<=
count;
++
i){
if
(IsWhiteChar(text[i])){
int
len
=
i
-
index
+
1
;
char
*
p
=
new
char
[len];
memcpy(p, text
+
index, i
-
index);
p[len
-
1
]
=
'
\0
'
;
str
=
p;
++
word_frequence_map_[str];
index
=
i
+
1
;
while
(IsWhiteChar(text[index]))
++
index;
break
;
}
}
}
}
void
WordFrequence::ReplaceSymbol(){
int
j
=
0
;
while
(
*
(text
+
j)
!=
'
\0
'
){
for
(
int
i
=
0
; i
<
strlen(symbols);
++
i){
if
(
*
(text
+
j)
==
symbols[i])
*
(text
+
j)
=
'
'
;
}
j
++
;
}
}
std::ostream
&
operator
<<
(std::ostream
&
os,
const
WordFrequence
&
wf){
os
<<
"
word\t\tfrequence
"
<<
std::endl;
os
<<
"
-----------------------
"
<<
std::endl;
std::map
<
std::
string
,
int
>
::const_iterator i_begin
=
wf.word_frequence_map_.begin();
std::map
<
std::
string
,
int
>
::const_iterator i_end
=
wf.word_frequence_map_.end();
while
(i_begin
!=
i_end){
os
<<
""
<<
i_begin
->
first
<<
"
\t\t
"
<<
i_begin
->
second
<<
""
<<
std::endl;
++
i_begin;
}
return
os;
}
?
?
?
?
#include
<
iostream
>
#include
"
word_frequence.h
"
using
namespace
std;
int
main(
int
argc,
char
*
argv[])
{
WordFrequence wf(
"
d:\\test.txt
"
);
return
0
;
}
?
?
?
?
實現的方式很簡單，首先把從文件里load出text，然后去掉里面的符號，最后掃描一遍文件，遇著單詞就塞到map
里面.
++word_freq_map["word"];
這句話太好用了。一句話實現插入map，如果有就增加value，如果沒有就插入。
?
這個程序簡單訓練了一下map容器的使用方法，也用到文件的讀取。注意ostream open以后一定要判斷open
成功了沒有。ostream有幾種讀取方式，有格式化的>>讀取，也有getline這種一行讀取的，也有getchar這種一個字符
讀一次的。也有read這種一次讀一大段二進制的。讀的時候一定要對文件內容有先驗知識。
如果一次讀的數據量很大，建議read來讀取，效率很高，用循環讀取可能效率很低。
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