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TfidfVectorizer似乎给出了不正确的结果

我有一个长度为7(7个主题)的列表列表中的每个元素都包含一个很长的单词字符串。列表中的每个元素都可以被视为一个主题，其中有一个长句将其区分开来我要检查哪些单词使每个主题具有唯一性(列表中的每个元素) 以下是我的代码： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer train = read_train_ ..

发布时间：2022-02-21 16:30:19 scikit-learn nlp tf-idf tfidfvectorizer 其他开发

如何检查在 TfidfVertorizer() 中标记的字符串?如果我没有在参数中传递任何内容，TfidfVertorizer() 将使用一些预定义的方法标记字符串.我想观察它如何标记字符串，以便我可以更轻松地调整我的模型. from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizercorpus = ['这是第一个文件.','这个文件是 ..

发布时间：2021-09-06 19:59:55 python scikit-learn nlp tf-idf tfidfvectorizer Python

给定新文档重新计算相似度矩阵

我正在运行一个包含文本文档的实验，我需要计算所有文档之间的(余弦)相似度矩阵(用于其他计算).为此，我使用 sklearn 的 TfidfVectorizer: corpus = [doc1, doc2, doc3, doc4]vect = TfidfVectorizer(min_df=1, stop_words=“english", use_idf=False)tfidf = vect.fit ..

发布时间：2021-07-16 20:24:43 python scikit-learn cosine-similarity tfidfvectorizer Python

了解 TfidfVectorizer 输出

我正在用简单的示例测试 TfidfVectorizer，但我无法弄清楚结果. corpus = [“我想要一个苹果"，“一天一苹果，医生远离我"，“永远不要将苹果与橙子进行比较"，“我更喜欢 scikit-learn 而不是 Orange"，“scikit-learn 文档是橙色和蓝色的"]vect = TfidfVectorizer(min_df=1, stop_words=“english" ..

发布时间：2021-06-07 20:35:24 python scikit-learn nlp tf-idf tfidfvectorizer Python

如何查看每个单词的tf-idf分数

我试图了解文档中每个单词的 tf-idf 分数.但是，它只返回矩阵中的值，但是我看到了针对每个单词的 tf-idf 分数的一种特定类型的表示形式. 我已经使用了处理过的代码，但是我想更改其显示方式: 代码: 来自sklearn.feature_extraction.text的导入CountVectorizer从sklearn.feature_extraction.text导入Tf ..

发布时间：2021-05-31 18:43:33 machine-learning scikit-learn nlp tf-idf tfidfvectorizer AI人工智能

如何将文本数据聚类成多列?

我想做一个k表示用具有“标题"，“类型"，“评论"和“摘要"列的书本文本数据进行聚类. 我想使用“标题"作为指示符或主键进行聚类，但是我不确定如何为此使用多列. 我知道我首先必须对数据进行矢量化，但是矢量化需要输入系列数据，而不是数据帧值.所以在这里，我又一次不知道如何使用所有列. 解决方案您可以分别矢量化各列并连接结果. 只需确保进行稀疏连接即可. 但是，用k均 ..

发布时间：2021-02-15 19:03:36 cluster-analysis k-means data-science tfidfvectorizer 其他开发

如何在给定语料的情况下构建TFIDF Vectorizer，并使用Sklearn比较其结果?

Sklearn在其TFIDF矢量化器版本的实现中做了一些调整，因此要复制确切的结果，您需要在自定义的tfidf矢量化器实现中添加以下内容: Sklearn的词汇表是根据idf按字母顺序排列的 idf的Sklearn公式与标准教科书公式不同.在这里，常数"1"被添加到idf的分子和分母，就好像看到一个额外的文档中，集合中的每个术语恰好包含一次一样，这防止了零除. IDF(t)=1+(loge( ..

发布时间：2020-07-11 00:39:06 python scikit-learn tf-idf tfidfvectorizer Python

Sklearn TFIDF关于大型文档集

在实习项目的背景下，我必须对一大堆文件(〜18000个文件)执行tfidf分析.我正在尝试使用sklearn的TFIDF矢量化器，但面临以下问题:如何避免一次将所有文件加载到内存中?根据我在其他文章上所读的内容，使用迭代器似乎可行，但是如果我将os.listdir(path)中的文件的[open(file)用作 raw_documents 输入到fit_transform()函数时，出现“打开文件 ..

发布时间：2020-07-11 00:39:03 python scikit-learn tfidfvectorizer Python

如何从SKLearn的TfidfVectorizer手动计算TF-IDF分数

我一直在运行SKLearn的TF-IDF Vectorizer，但无法手动重新创建值(以帮助了解正在发生的事情). 要添加一些上下文，我有一些文档列表，这些文档是我从中提取命名实体的(在我的实际数据中，这些文档的大小为5克，但在此我将其限制为双字母组).我只想知道这些值的TF-IDF分数，并认为通过vocabulary参数传递这些术语会做到这一点. 以下是一些虚拟数据，类似于我正在使用 ..

发布时间：2020-07-11 00:39:01 python scikit-learn tf-idf tfidfvectorizer Python

如何为TfidfVectorizer使用列表列表或集合列表?

我正在使用 sklearn TfidfVectorizer 进行文本分类. 我知道此矢量化程序希望将原始文本作为输入，但是使用列表是可行的(请参阅input1). 但是，如果我要使用多个列表(或集合)，则会出现以下 Attribute 错误. 有人知道如何解决这个问题吗?预先感谢！ from sklearn.feature_extraction.text impor ..

发布时间：2020-07-11 00:37:57 python python-3.x scikit-learn text-classification tfidfvectorizer Python

scikit学习tfidf的实现与手动实现不同

我尝试使用公式手动计算tfidf值，但获得的结果与使用 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tv = TfidfVectorizer() a = "cat hat bat splat cat bat hat mat cat" b = "cat mat cat sat" tv.fit_transform([a, b] ..

发布时间：2020-07-11 00:36:52 python scikit-learn tf-idf tfidfvectorizer python-textprocessing Python

将sklearn TfidfVectorizer与已标记化的输入一起使用?

我有一个带标记的句子列表，想适合tfidf Vectorizer.我尝试了以下方法: tokenized_list_of_sentences = [['this', 'is', 'one'], ['this', 'is', 'another']] def identity_tokenizer(text): return text tfidf = TfidfVectorizer(tok ..

发布时间：2020-07-11 00:36:49 scikit-learn tfidfvectorizer 其他开发

查找每个班级中TF-IDF得分最高的前n个术语

让我们假设我在pandas中有一个包含两列的数据框，类似于以下内容: text label 0 This restaurant was amazing Positive 1 The food was served cold Negative 2 The waiter was ..

发布时间：2020-07-11 00:35:39 python python-3.x scikit-learn tfidfvectorizer Python

为什么TF-IDF的值与IDF_不同?

为什么矢量化语料库的值与通过idf_属性获得的值不同? idf_属性是否不应该以与矢量化语料库中出现的相同方式返回文档反向频率(IDF)? from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer corpus = ["This is very strange", "This is very nice"] ve ..

发布时间：2020-07-11 00:34:35 python scikit-learn tf-idf tfidfvectorizer Python

TfidfVectorizer的词汇和get_features()之间的区别?

我有 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Train the vectorizer text="this is a simple example" singleTFIDF = TfidfVect ..

发布时间：2020-07-11 00:33:27 python scikit-learn tfidfvectorizer Python

存储Tf-idf矩阵并更新熊猫中新文章上的现有矩阵

我有一个熊猫数据框，列text由news articles组成.给出为:- text article1 article2 article3 article4 我已将商品的Tf-IDF值计算为:- from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf = TfidfVectorizer() matrix_1 ..

发布时间：2020-05-24 03:50:05 python python-3.x pandas tf-idf tfidfvectorizer Python

在大熊猫数据框的文本列上创建一个TfidfVectorizer

我需要从存储在庞大的 TfidfVectorizer .我猜我在编写如下所示的生成器方法ChunkIterator时做错了. import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer #Will work only for small Dataset csvfilename = 'dat ..

发布时间：2020-05-24 02:16:41 python pandas dataframe scikit-learn tfidfvectorizer Python

tfidf矢量化器和tfidf变压器有什么区别

我知道tfidf vectorizer的公式是 Count of word/Total count * log(Number of documents / no.of documents where word is present) 我看到scikit中有一个tfidf转换器学习，我只是想区别一下它们.我找不到任何有用的东西. 解决方案 TfidfVectorizer 用于句子， ..

发布时间：2020-05-18 01:24:17 python scikit-learn nltk tf-idf tfidfvectorizer Python

TfidfVectorizer.fit_transfrom和tfidf.transform有什么区别?

在Tfidf.fit_transform中，我们仅使用参数X，而没有使用y来拟合数据集. 这是正确的吗? 我们只为训练集的参数生成tfidf矩阵，没有在模型拟合中使用ytrain. 那么我们如何对测试数据集进行预测解决方案 https://datascience.stackexchange.com/a /12346/122 很好地解释了为什么它被称为fit()，transform()和f ..

发布时间：2020-05-18 01:05:07 python scikit-learn nlp tfidfvectorizer Python

无监督聚类期间如何在sklearn的TfidfVectorizer中选择参数

TfidfVectorizer提供了一种简便的方法来对&将文本转换为矢量. 我的问题是如何为min_df，max_features，smooth_idf，sublinear_tf等参数选择合适的值? 更新: 也许我应该在这个问题上提供更多细节: 如果我要对一堆文本进行无监督聚类怎么办.而且我的文字& ;;没有任何标签.我不知道可能有多少个群集(这实际上是我要弄清楚的) ..

发布时间：2020-05-18 01:04:06 python scikit-learn nlp tf-idf tfidfvectorizer Python

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