TfidfVectorizer、CountVectorizer 和 TfidfTransformer 是 sklearn 中处理自然语言常用的工具。TfidfVectorizer 实际上是 CountVectorizer 和 TfidfTransformer 的组合。下面先解释 CountVectorizer 的功能。CountVectorizer 的目的是将文本文档转换为计数的稀疏矩阵。比如，将这句文本 "This is the first document....
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer #类调用 transformer = TfidfTransformer() print(transformer) #将词频矩阵X统计成TF-IDF值 tfidf = transformer.fit_transform(X) #查看数据结构 tfidf[i][j]表示i类文本中的tf-idf权重 print(tfidf.toarray()) 输出结果如下所示: TfidfTransfo...
tfidftransformer_path = 'models/tfidftransformer.pkl' with open(tfidftransformer_path, 'wb') as fw: pickle.dump(tfidftransformer, fw) 注意:vectorizer 与tfidftransformer都要保存,而且只能fit_transform之后保存,表示vectorizer 与tfidftransformer已经用训练集训练好了。 三、tf-idf加载,测试新数据 # 加载...
上面代码先调用了 CountVectorizer,然后调用了 TfidfTransformer。使用 TfidfVectorizer 可以简化代码如下: # 把每个设备的 app 列表转换为字符串,以空格分隔apps=deviceid_packages['apps'].apply(lambda x:' '.join(x)).tolist()vectorizer=CountVectorizer()transformer=TfidfTransformer()# 原来的 app 列表 转换...
fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerx_train=['TF-IDF 主要 思想 是','算法 一个 重要 特点 可以 脱离 语料库 背景','如果 一个 网页 被 很多 其他 网页 链接 说明 网页 重要']x_test=['原始 文本 进行 标记','主要 思想']#...
TfidfTransformer和 CountVectorizer的使用 构建词向量简单的有两种分别是TfidfTransformer和 CountVectorizer,这里探索一下他们的使用方法 第一种使用方法,先使用CountVectorizer对原始文本数据进行处理,转换成各个词的频率,没有出现的就是0(这里需要注意的是,直接忽略词汇的长度小于2的,这里的"我"直接被删除了), 然后再...
我们使用所有的词作为特征进行one-hot编码(使用from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer和 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer),代码如下: 效果不错,测试集可以达到80%的准确度,出乎意料的好==然后我还尝试将提取出来的特征用到XGBoost模型上,也就是在train.py中调用...
TfidfTransformer和 CountVectorizer的使用 构建词向量简单的有两种分别是TfidfTransformer和 CountVectorizer,这里探索一下他们的使用方法 第一种使用方法,先使用CountVectorizer对原始文本数据进行处理,转换成各个词的频率,没有出现的就是0(这里需要注意的是,直接忽略词汇的长度小于2的,这里的"我"直接被删除了), 然后再...
我们需要导入处理文本和构建TF-IDF模型所需的库,如jieba(用于中文分词)、pandas(用于数据处理)、numpy(用于数值计算)、sklearn中的CountVectorizer和TfidfTransformer(用于构建TF-IDF模型)。 python import jieba import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, Tf...
tfidf=transformer.fit_transform(X)# 第一个fit_transform是计算tf-idf,第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵 print("TfidfTransformer.fit_transform done") word=vectorizer.get_feature_names()# 获取词袋模型中的所有词语 outname="word2weight.jsonl" ...