另一方面,N-gram,例如unigram,做了完全相同的事情,但它没有考虑一个单词的出现频率。我想使用sklearn和CountVectorizer来实现BOW和n-gram方法。对于BOW,我的代码如下所示: CountVectorizer(ngram_range=(1, 1), max_features=3000) 是否应该将'binary‘参数设置为True来执行n元语法特征选择? CountVectorizer(ngram_r...
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...
There are two parameters in this tuple, min_n and max_n. They respectively indicates the maximum number of gram and the minimum number of gram respectively. That is, how many words are tokenized as a whole (words split). The default parameter of ngram_range is (1, 1), which means ...
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...
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。
(1, 3) 1 (1, 8) 2 (2, 4) 1 (2, 7) 1 (2, 0) 1 (2, 6) 1 (3, 1) 1 (3, 2) 1 (3, 6) 1 (3, 3) 1 (3, 8) 1 ['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this'] ...
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...
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) ...