text={"good movie","not a good movie","did not like","i like it","good one"}tfidf=TfidfVectorizer(min_df=2,max_df=0.5,ngram_range=(1,2))features=tfidf.fit_transform(texts)pd.DataFrame(features.todense(),columns=tfidf.get_feature_names())...
4. min_df: token出现的文档数 / 总文档数 的最小值 5. max_features:词汇表的最大token数量 6. vocabulary: 可以传入自定义词表 7. stop_words: 停用词,可以github搜一下别人的 TfidfVectorizer的Api参数 - 计算相关(直接用默认值,不要改): 1. norm: 文档向量标准化 2. use_idf:tf * idf,idf是否...
x_test=['原始 文本 进行 标记','主要 思想']#该类会将文本中的词语转换为词频矩阵,矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频vectorizer = CountVectorizer(max_features=10) tf_idf_transformer = TfidfTransformer() tf_idf = tf_idf_transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(x_train))#将t...
- `min_df`: 当一个词的文档频率低于这个比例时，该词会被忽略。默认为1，即文档中至少出现一次的词才会被考虑。- `max_features`: 限制特征的最大数量。- `ngram_range`: 使用的最大n-gram长度。例如，`(1, 1)`表示仅使用单个词，而`(1, 2)`表示使用单个词和二元词组。使用TfidfVectorizer进行文本...
print(len(features)) 运行结果: 4、NLTK实现TF-IDF算法 from nltk.text import TextCollection from nltk.tokenize import word_tokenize #首先,构建语料库corpus sents=['this is sentence one','this is sentence two','this is sentence three']
(3)参数max_features=k用来选择出现频率最高的前k个词作为词表。 结果: AI检测代码解析 vocabulary list: [('分词', 0), ('处理', 1), ('工具', 2), ('常见', 3), ('文本', 4), ('用于', 5)] IFIDF词频矩阵:
rescaledData.select("words","TF Features","TF-IDF features")show(false) } } 输出结果为: 由于china在三个文档中都出现了,所以TF-IDF=0.0,而kungfu只在第一个文档出现(说明是冷门词),却是第一个文档中出现次数最多的,因此计算出来的TF-IDF=1.3862943611198906也是最高的 ...
max_features,词袋特征个数的最大值。 stop_words,判断word结束的方式。 max_df,df最大值。 min_df,df最小值。 binary,默认为False,当与TF-IDF结合使用时需要设置为True。 本例中处理的数据集均为英文,所以针对解码失败直接忽略,使用ignore方式,stop_words的方式使用english,strip_accents方式为ascii方式。
rescaledData.select("label", "features").show() 3. Scikit-learn应用 3.1 依赖组件 1) 安装scikit-learn包 sudo pip install scikit-learn 2) 中文分词采用的jieba分词,安装jieba分词包 sudo pip install jieba 3.2 Jieba使用 关于jieba分词的使用非常简单,参考这里,关键的语句就是(这里简单试水,不追求效果 )...
'max_features':None,# int或 None(默认值).设置int值时建立一个词汇表,仅用词频排序的前max_features个词创建语料库;如果设置了vocabulary,则忽略此参数。'ngram_range': (1,2),# 要提取的n-grams中n值范围的下限和上限,min_n <= n <= max_n。'preprocessor':None,# 覆盖预处理(字符串转换)阶段,...