arr=train_text_vector.toarray()# transform to array shape shape of Tf-Idf matrix 这是在做一次文本分类项目时的结果,其中6100是样本个数,每一个样本是一句话(一个字符串),总样本数为9283个,这9283个样本包括了训练集和预测集,可以看作是一个总的语料库,经过9283个样本的训练(fit),将该训练器运用到610...
tfidf_vectorizer= TfidfVectorizer(token_pattern=r"(?u)\b\w+\b") tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(texts_cut) terms = tfidf_vectorizer.get_feature_names_out() df = pd.DataFrame(tfidf_matrix.toarray(), columns=terms) print(df) 代码结果: 上学 了 今天 去 吃 我 爱 \ 0...
使用相同的TF-IDF模型,我们生成的新向量也是new_keyword_vector1*10的大小。 接下来我们开始计算new_keyword_vector和tfidf_matrix的余弦相似度得分矩阵: cosine_similarities=cosine_similarity(new_keyword_vector,tfidf_matrix)cosine_similarities new_keyword_vector 和 tfidf_matrix 的余弦相似度 可以看出1最相似,0...
# 利用fit_transform得到TF-IDF矩阵 tfidf_matrix = tfidf_vec.fit_transform(corpus) # 利用get_feature_names得到不重复的单词 print(tfidf_vec.get_feature_names()) # 得到每个单词所对应的ID print(tfidf_vec.vocabulary_) # 输出TF-IDF矩阵 print(tfidf_matrix) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
(analyzer='word',stop_words='english')tf_matrix=tf_idf.fit_transform(text)#查看Tf-idf模型中的关键词tf_idf.get_feature_names()#['basin', 'bird', 'cat', 'dog', 'finds', 'fish', 'flying', 'freely', 'runs', 'sky']#展示Tf-idf训练后的文本格式pd.DataFrame(data=tf_matrix.toarray...
其中,corpus是我们的文本集,tfidf_matrix即为最终的tf-idf矩阵。通过TfidfVectorizer类,我们可以方便地进行tf-idf的计算并得到相应的结果。 三、个人观点和理解 在我看来,tf-idf作为一种文本特征提取的方法,具有很高的实用价值。通过对文本进行tf-idf转换,我们可以将文本转化为向量的形式,从而方便进行后续的文本分类...
tfidf_matrix = tfidf_vec.fit_transform(documents)# 拟合模型,并返回文本矩阵 表示了每个单词在每个文档中的 TF-IDF 值print('输出每个单词在每个文档中的 TF-IDF 值,向量里的顺序是按照词语的 id 顺序来的:','\n', tfidf_matrix.toarray())print('不重复的词:', tfidf_vec.get_feature_names())...
documents=['this is the bayes document','this is the second second document','and the third one','is this the document']#使用 fit_transform 计算,返回文本矩阵,该矩阵表示了每个单词在每个文档中的 TF-IDF 值tfidf_matrix =tfidf_vec.fit_transform(documents)#不重复的词: ['bayes', 'document'...
TF-IDF 值tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform(documents)# 查看结果print(tfidf_matrix.todense())...
tfidf_array=tfidf_matrix.toarray()fordoc_index,doc_tfidfinenumerate(tfidf_array):print(f"文档{doc_index + 1}的TF-IDF特征:")forword_index,tfidf_valueinenumerate(doc_tfidf):iftfidf_value>0:print(f"{feature_names[word_index]}: {tfidf_value}")print("\n")# 你也可以查看某个词的IDF...