2. ngram_range:n元组合范围 ngram_range参数控制分词的方式,例如ngram_range=(1, 2)表示使用单个词和二元组合作为特征。使用ngram_range可以提取更全面的文本信息,但也会增加特征数。 3. min_df和max_df:词频阈值 min_df和max_df分别指定了词频的最小值和最大值,只有出现次数在这个范围内的单词才会被纳...
1 CountVectorizer(ngram_range=(2, 2)) 进行字符串的前后组合,构造出新的词袋标签 参数说明:ngram_range=(2, 2) 表示选用2个词进行前后的组合,构成新的标签值 Ngram模型表示的是,对于词频而言,只考虑一个词,这里我们在CountVectorizer统计词频时,传入ngram_range=(2, 2)来构造新的词向量的组合 好比一句话...
ngram_range:可以指定要考虑的词语组合的范围。例如,ngram_range=(1, 2)表示将考虑单个词语和相邻两个词语的组合。 max_features:可以指定生成的词频矩阵中最多包含的特征数量。 代码示例 下面是一个使用CountVectorizer进行文本转换的完整示例: fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer# 创建一个CountVe...
class sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(input=’content’, encoding=’utf-8’, decode_error=’strict’, strip_accents=None, lowercase=True, preprocessor=None, tokenizer=None, stop_words=None, token_pattern=’(?u)\b\w\w+\b’, ngram_range=(1, 1), analyzer=’word’, max_df...
[0 2 0 1 0 1 1 0 1] [1 0 0 1 1 0 1 1 1] [0 1 1 1 0 0 1 0 1]] >>> vectorizer2 = CountVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(2, 2)) >>> X2 = vectorizer2.fit_transform(corpus) >>> vectorizer2.get_feature_names_out() array(['and this', 'document is', ...
2.提取特征 将文本数据转化为数字矩阵,CountVectorizer的参数设置为停用词为英文,转化为小写字母,ngram_range为(1,2),即考虑单个词和相邻的两个词作为特征。 ```python vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english', lowercase=True, ngram_range=(1,2)) X_train = vectorizer.fit_transform(X_train) ...
2 源码解读——CountVectorizer() class sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(*, input='content', encoding='utf-8', decode_error='strict', strip_accents=None, lowercase=True, preprocessor=None, tokenizer=None, stop_words=None, token_pattern='(?u)\b\w\w+\b', ngram_range=(1, 1...
或者: from sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer importfit[as 别名]deffit(self, X, y, min_df=0.005,max_df=0.8, *args, **kwargs):# Train the model using the training setsvect = CountVectorizer(min_df=self.min_df, max_df=self.max_df, max_features=4500, ngram_range=(2,2...
重写预处理(字符串转换)阶段,同时保留标记化和N-gram生成步骤 tokenizer: 在保留预处理和N-gram生成步骤的同时重写字符串标记化步骤。仅适用于anlayzer = "word". ngram_range:tuple (min_n, max_n) 默认 (1, 1) N值的范围的下界和上界用于提取不同的N-gram。n的所有值都将使用Min n=n<=Max n。
['我爱', '编程', '快乐', '学习', '技术'] # 创建 CountVectorizer 实例,指定 n-gram 范围和自定义词汇表 vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), vocabulary=custom_vocab) # 拟合并转换文本数据 X = vectorizer.fit_transform(corpus) # 输出结果 print(vectorizer.get_feature_names_ou...