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...
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english',ngram_range=(1,1)) 中ngram_range(min,max)是指将text分成min,min+1,min+2,...max 个不同的词组 比如'Python is useful'中ngram_range(1,3)之后可得到'Python' 'is' 'useful' 'Python is' 'is useful' 和'Python is useful'如果是ngram_range ...
# 需要导入模块: from orangecontrib.text.corpus import Corpus [as 别名]# 或者: from orangecontrib.text.corpus.Corpus importngram_range[as 别名]deftest_corpus_not_eq(self):c = Corpus.from_file('book-excerpts') n_doc = c.X.shape[0] c2 = Corpus(c.domain, c.X, c.Y, c.metas, c....
num_tokens(range = c(1, 3), trans = NULL) 参数 range 一个二元素向量,分别保存最小和最大可能值的默认值。如果指定了转换,这些值应采用转换后的单位。 trans scales 包中的 trans 对象,例如 scales::log10_trans() 或scales::reciprocal_trans() 。如果未提供,则使用与 range 中使用的单位相匹配的默...
import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 假设有一个包含文本数据的dataframe,名为df,其中文本数据存储在名为'text'的列中 text_data = df['text'] # 创建CountVectorizer对象,并将文本数据转换为ngram计数 vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2))...
我使用参数ngram_range = (1,2) (参见 ),例如我使用一个单词和bigram。经过分类和测试,我的算法在测试集和简历集,我想提高准确性。我看到了信息最丰富的特性(由于问题)。我看到,在集信息最多的特性中,我有单词( ngram=1),它对分类没有影响,但是在bigram (单词搭配)中,它们会产生很大的影响 浏览3提问于...
range_optimizer_max_mem_size 配置最佳实践 修改租户系统变量 oceanbase.DBA_OB_SYS_VARIABLES oceanbase.CDB_OB_SYS_VARIABLES 查看租户系统变量 max_allowed_packet wait_timeout tenant_task_queue_size (小助手的答复已结束,如未能解决您的问题,请继续提问并等待其他同学的回复,谢谢!)...
test_sentence[i+2]) for i in range(len(test_sentence) - 2)] vocab = set(test_sentence) # word to index word2idx = {word: i for i, word in enumerate(vocab)} # index to word idx2word = {i: word for word, i in word2idx.items()} ...
importcollectionsdefbuild_ngrams(text,n):words=text.split()ngrams=[]foriinrange(len(words)-n+1):ngrams.append(' '.join(words[i:i+n]))returnngramstext="I love you. You love me too."n=3ngrams=build_ngrams(text,n)print(ngrams) ...
cv = CountVectorizer(ngram_range=(2, 2), decode_error="ignore", token_pattern=r"\w", min_df=1) x= cv.fit_transform(x_domain_list).toarray() clf = GaussianNB() print cross_validation.cross_val_score(clf, x, y, n_jobs=-1, cv=3) ...