wáéíóúↄḟṁṅæǽ⁊ɫ֊̃]+\b", vocabulary=vocab)print(vectors)
当我这样做的时候，矩阵是空的。如果我尝试使用print([vectors])，我可以看到矩阵的形状，但其中没有数据。，当我删除vocabulary=vocab参数时，我可以获得文档中所有单
浏览 13提问于2021-05-28得票数 0
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在创建TfidfVectorizer对象时，如果显式传递token_pattern的默认值，则会在执行fit_transform时抛出错误。以下是错误：
我这样做是因为最终我希望传递一个token_pattern参数的不同值，这样我也可以将单个字母标记作为tfidf矩阵的</e
浏览 4提问于2015-06-03得票数 1
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下面的代码是一个分析海量语料库的例子。我希望将术语文档矩阵限制为1000个最频繁的unigram，但是将max-features参数更改为n仅返回第一个n unigram。有什么建议吗？from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = ['Hi my namevectorizer = T
浏览 1提问于2021-01-17得票数 0
我训练了一个scikit learn的TfidfVectorizer实例，并希望将其持久化到磁盘上。我将IDF矩阵( idf_属性)作为numpy数组保存到磁盘，并将词汇表(vocabulary_)作为JSON对象保存到磁盘(出于安全性和其他考虑，我正在避免pickle )。我正在尝试这样做：from idf import idf # numpy array with the pre-computed IDFs
from sklearn.fea
浏览 1提问于2015-12-07得票数 1
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我在使用sckit-learn库的TF-IDF中使用K-means聚类。我知道K-means使用距离来创建聚类，距离用(x轴值，y轴值)表示，但tf-idf是一个单独的数值。我的问题是，这个tf-idf值是如何通过K均值聚类转换为(x，y)值的。
浏览 20提问于2020-02-19得票数 2
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我正在使用SciKit Learn对一个大型数据集(+- 34.000个文件)执行一些分析。现在我在想。HashingVectorizer的目标是低内存使用率。这些特征可以从HashingVectorizer中计算出来，因为可以存储计数并推断文档的数量。path in paths: data.append(pickle.load(handle))
tfidf = TfidfVectorizer我怎么才能让魔法发生<
浏览 2提问于2016-01-05得票数 3
如何在max_features模块中选择TfidfVectorizer参数的数目？我是否应该使用数据中的最大元素数？参数的没有给我一个清晰的愿景，说明如何选择它的价值：
如果没有，那么构建一个词汇表，它只考虑所有语料库中按词频排序的顶级max_features如果词汇表不是</em
浏览 1提问于2017-09-08得票数 23
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我使用的是python，我想要获得大量数据的TFIDF表示，我使用以下代码将文档转换为TFIDF格式。from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer min_dffor unseen words
tfidf_df = tfidf_vectorizer.fit_transform(df['text&
浏览 9提问于2017-03-01得票数 18
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我正在尝试弄清楚是否可以同时使用min_df、max_df和max_features作为Scikit.Sklearn中TfidfVectorizer类的参数。我完全理解它们各自的用途。我已经向TfidfVectorizer()传递了一个数据来修复min_df = 0.05和max_df = 0.95，这意味着只有不到5%的文档中出现的术语被忽略，超过95%的文档中出现的术语被忽略(
浏览 0提问于2018-10-01得票数 0
我使用的是适合于N个文档的Sklearn，而不是我想要得到一个基于每个文档中的tfidf分数的一个单词的向量表示。一些代码可以帮助：
corpuswords like car and pla
浏览 2提问于2020-01-11得票数 0
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Scikit-学习单词包CountVectorizer方法目前提供了两个子选项：(a)使用自定义词汇表(b)如果无法使用自定义词汇表，则根据语料库中的所有单词生成一个词汇表。我的问题是:我们能否首先指定一个自定义词汇表，但确保在处理语料库时看到新单词时会更新它。我假设这是可行的，因为矩阵是通过稀疏表示存储的。有用性:当一个人必须在培训数据中添加额外的</e
浏览 4提问于2013-11-13得票数 5
我有一个标记化的句子列表，并希望适合tfidf矢量器。this', 'is', 'one'], ['this', 'is', 'another']]
return text
tfidf = TfidfVectorizer在此之前，它们在另一个阶段被标记化。
浏览 2提问于2018-02-08得票数 14
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我正在使用scikit-学习构建一个分类器，它工作(有点大)文本文件。我现在需要一个简单的词包特征，所以我尝试使用TfidfVectorizer/HashingVectorizer/CountVectorizer来获得特征向量。但是，一次处理整个列车数据以获得特征向量会导致numpy/scipy中的内存错误(取决于我使用的向量器)。当从原始文本中提取文本特性时:如果我将数据以块的形式匹配到向量器中，这是否
浏览 2提问于2015-08-03得票数 9
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(vectorizer.idf_)[::-1]问题是，当我执行上述提取关键字的过程时，我怀疑向量器对象正在从我的textblob因此，我可以使用tfidf向量器对象中的哪个参数来保存括号中的此类信息？更新from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def du
浏览 1提问于2018-07-27得票数 1
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我在考虑三个领域：
我使用TfIdfVectorizer获取纯文本字段的TfIdf表示，并将由此产生的词汇表反馈到标题和抽象的向量器中，以确保所有三个表示都在同一个词汇表上工作我的想法是，由于明文字段比其他两个字段大得多，所以它的词汇表很可能涵盖其他字段中的所有单词。但是如果不是这样的话，TfIdfVectorizer
浏览 2提问于2017-02-06得票数 6
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我正在处理用几种语言编写的大量文档。我想计算文件之间的余弦距离从他们的tf-以色列国防军的分数。到目前为止，我已经：vocabulary = vectorizer.vocabulary_
当doc1、doc2和doc3三种文档包含英
浏览 3提问于2017-01-17得票数 2
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下面是我发明的一个简单函数，用于测试JavaScript的argument对象和rest参数。：f(1,2,6,5,8,9,10,'a')我将获得两个控制台日志，然后返回参数对象。但是，如果我将此函数传递给：Array.prototype.slice(f(1,2,6,5,8,9,10,'a'), f.length)，我将返回一个空数组，而不是
浏览 6提问于2017-08-02得票数 0
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我遇到了一个问题，在使用sklearn与一个文档，其中包括一个词- 'one‘。我已经知道，当文档只包含POS标签CD (基数)的单词时，就会发生错误。以下文档都会导致空词汇表错误：“一”、“二”cv = CountVectorizer(stop_words='english', analyzer='word', lowercase‘1’，‘2’这样
浏览 0提问于2016-04-22得票数 5
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我写了一个代码来处理Kaggle的泰坦尼克号数据。我所写的课程如下：svc_grid_clf=Pipeline([('SVC'
浏览 1提问于2017-07-25得票数 0
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我有一个形状(6, 25931)的术语文档矩阵(X) .前5个文档是我的源文档，最后一个文档是我的目标文档。该列表示词汇表中不同单词的计数。我想得到最后一个文档与其他每个文档的余弦相似性。但是，由于SVD产生一个S的大小(min(6, 25931),)，如果我使用S来缩小我的X，我得到一个6*6矩阵。但是在这种情况下，我觉得我会
浏览 2提问于2020-04-12得票数 0
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