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在使用CountVectorizer对文本数据集进行词干分析后,向量化文本数据集时获取全零
向量的情况可能是由于以下原因:
停用词过滤:CountVectorizer默认会过滤掉一些常见的停用词,例如"a"、"an"、"the"等。如果文本数据集中只包含停用词,那么向量化后的结果可能会得到全零向量。
词频阈值:CountVectorizer可以通过设置min_df和max_df参数来控制词频的阈值。如果某个词的文档频率低于min_df或高于max_df的设定值,那么该词可能会被过滤掉,导致向量化结果为全零向量。
词干分析效果:词干分析是将单词还原为其原始形式的过程,例如将"running"还原为"run"。如果词干分析的效果不好,导致文本数据集中的单词无法正确还原,那么向量化结果可能会得到全零向量。
解决这个问题的方法可以包括:
调整停用词列表:可以自定义停用词列表,将一些特定的停用词加入其中,以避免向量化结果为全零向量。
调整词频阈值:根据实际情况,调整min_df和max_df参数的设定值,以保留更多有意义的词汇。
检查词干分析效果:可以尝试不同的词干分析方法,或者使用其他文本处理技术,如词形还原(lemmatization),以提高词干分析的效果。
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自然语言处理(NLP):腾讯云自然语言处理(NLP)提供了丰富的文本处理功能,包括分词、词性标注、命名实体识别等,可用于文本数据的预处理和特征提取。详情请参考:
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机器学习平台(MLP):腾讯云机器学习平台(MLP)提供了强大的机器学习和深度学习功能,可用于文本数据的向量化和模型训练。详情请参考:
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文章
问答
(1016)
视频
沙龙
1
回答
在
使用
CountVectorizer
对文本
数据
集
进行
词干
分析
后
,向
量化
文本
数据
集
时
获取
全
零
、
、
我正在
对文本
数据
进行
数据
清理和预处理。
在
标记化之后,这是必要的步骤,我现在尝试
使用
sklearn
CountVectorizer
从
数据
生成一个矩阵,但是当我运行代码
时
,它只打印出0 这是我
在
使用
词干
后处理的实际
文本
。) print("St
浏览 29
提问于2020-01-08
得票数 1
1
回答
文本
分类+ NLP +
数据
挖掘+
数据
科学:
在
应用tf-idf之前,我应该停止单词删除和
词干
提取吗?
、
、
、
、
我正在研究一个
文本
分类问题。这个问题的解释如下:我应该在应用tf-idf之前停止单词删除和
词干
提取,还是应该只
在
原始
文本
上应用tf-idf?这里的
文本
表示事件名称和描述列中的条目。
浏览 0
提问于2018-10-04
得票数 1
1
回答
使用
sklearn预测
文本
聚类的新内容
、
、
、
、
我正在尝试理解如何
使用
sklearn创建
文本
聚类。我想从这些
数据
中创建集群。为了将语料库转换到向量空间,我
使用
了tf-idf,并
使用
k-means算法
对文
档
进行
聚类。然而,我不能理解结果是否符合预期,因为不幸的是,输出不是“图形”(我曾尝试
使用
CountVectorizer
来获得频率矩阵,但可能是以错误的方式
使用
它)。我对tf-idf的期望是,当我
在
测试
时
测试
数据
浏览 17
提问于2020-05-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
决策树分类器中的特征值为
零
、
、
我分别
使用
CountVectorizer
和TfidfVectorizer
对文本
进行
矢
量化
,即100 K的评论,并将向量
数据
传递给决策树分类器。
在
使用
决策树分类器的_feature_importances__属性
时
,所有特性的特征重要性值仅为0.0。但是,
使用
相同的
数据
集
,我可以通过
使用
feature_prob表示朴素贝叶斯和
使用
coef_属性<e
浏览 0
提问于2019-01-04
得票数 0
回答已采纳
5
回答
是否有免费
数据
库将关键字与其他相关关键字存储在一起,以便应用程序确定语义相关性?
、
、
、
这看起来像是
在
寻找一种有价值的资产,但是由于我们
在
很多事情上都有一个免费的选择,所以我对此很乐观。存储两个键值对的
数据
库,如或对于收集
数据
并希望标记
数据
或搜索可能相关的记录的web开发人员来说,这将是非常有用的。像这样的
数据
表甚至是他们想要存储的
数据
的规范化形式。 如果您听说过这样的免费复制
数据
表的,请分享。谢谢。
浏览 7
提问于2011-11-27
得票数 0
1
回答
NLP BERT模型
在
情感
分析
中的局限性
、
、
、
我正在读一
本
纸,作者们用中国的伯特模型来评估中国的在线公众情绪,以回应政府
在
新冠肺炎期间的政策。为了实现这一点,作者
在
第8页到第9页中进一步指出,“为了训练分类员,我们从每个
数据
集
(总共10,541个帖子)随机抽取了大约5,000个帖子,按创建
后
的
数据
进行
分层。该样本用于一些
分析
,我们称之为手工注释样本。” 我的问题是,结合BERT情感
分析
模型
使用
人工注释的帖子有什么价值?具体来说,我对伯特作为一种
浏览 0
提问于2022-07-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
CountVectorizer
():AttributeError:'numpy.float64‘对象没有属性'lower’
我正在尝试安装一个
数据
集
,其中包含event_type和notes (免费
文本
)列。
在
调用MultinomialNB模型之前,我
对文本
进行
了处理,并将其转换为数组,以将其矢
量化
,并在下面的代码中计算tfidf:labels = ACLED.category_id然后,我<em
浏览 0
提问于2018-07-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何结合
使用
db4o来存储
数据
和
使用
Lucene来索引
数据
以实现快速搜索?
、
、
、
目前,我正在
使用
db4o
在
安卓应用程序上持久化我的
数据
。我需要能够执行快速搜索,以及为用户提供建议(例如,自动完成建议)。 一个SO发帖者提到
使用
Lucene来索引
数据
,并
使用
db4o来存储
数据
。
浏览 0
提问于2011-04-28
得票数 4
回答已采纳
4
回答
搜索引擎Lucene vs
数据
库搜索
、
、
我
使用
的是MySQL
数据
库,并且一直
在
使用
数据
库驱动的搜索。
数据
库引擎和Lucene搜索引擎有什么优缺点?我想知道何时何地
使用
它们的建议?
浏览 0
提问于2011-01-09
得票数 41
回答已采纳
2
回答
需要帮助提高分类广告张贴的分类准确性
、
、
我必须
使用
所提供的
数据
来预测广告发布的类别;对于我的模型,我不能获得超过74%的准确性。我不知道我错过了什么。
使用
re&nltk清理
文本
。旧茎器二手MultinomialNB、LinearSVC和RandomForestClassifierimport json importitdf', Tfidftransformer())('clf', LinearSVC(
浏览 0
提问于2021-09-30
得票数 1
1
回答
处理时间序列
数据
(如
文本
)中填充的最佳方法
、
、
、
我有一堆包含连续
数据
的文档,我想用它们来训练神经网络。这是一个收集的信件,每个约2-3000字符长.我的任务是,给出这样一封信的节选,我希望我的网络能以和信一样的风格输出可信的
文本
。将我的
数据
呈现给神经网络的最好方法是什么? 我在教程中看到的一种方法是将所有的字母连接成一个长的
文本
序列,并让网络对其
进行
训练。但是,有些训练序列将包含来自多个字母的
文本
。另一个想法是
在
每个字母之间插入一个字母标记的结尾,然后将它们连接起来。但是再一次,一些训练序列会包含字母标记的结尾,而它
浏览 0
提问于2020-06-06
得票数 1
6
回答
如何提高朴素贝叶斯分类器的准确性?
、
我正在
使用
朴素贝叶斯分类器将数千个文档分类为30个不同的类别。我实现了一个朴素的贝叶斯分类器,通过一些特征选择(主要是过滤无用的单词),我获得了大约30%的测试准确率,45%的训练准确率。我尝试过
使用
NB实现AdaBoost,但似乎并没有给出明显更好的结果(文献似乎在这一点上存在分歧,一些论文说
使用
NB的AdaBoost不会提供更好的结果,其他的则是)。
浏览 15
提问于2010-08-13
得票数 71
回答已采纳
2
回答
使用
NLTK查找
文本
中的原因
、
、
、
、
对于我工作中的项目,我的任务是浏览一堆用户生成的
文本
,其中一些
文本
是取消他们的互联网服务的原因,以及这种原因发生的频率。这可能是他们在搬家,只是不喜欢它,或者糟糕的服务等等。虽然这可能不一定是Python的问题,但我想知道是否有某种方法可以
使用
NLTK或Textblob来确定取消的原因。到目前为止,这就是我所想的: 1)
使用
词干
和标记化,并统计出最常用的单词。简单的方法,不是很准确。2) n-gram。计算密集,但可能会有一些希望。4)手动检查所有
文本
字段,并记录取消的原因。效率不高,违
浏览 2
提问于2015-07-23
得票数 2
1
回答
AutoLISP:选择闭合多段线内的文字并
使用
该文字定义块属性
、
、
、
、
每条多段线内都有多个
文本
注释(房间编号、房间名称等)。如何创建扫描图形、构建选择
集
以查找每条多段线(位于特定图层上)并插入具有与这些注释对应的属性的块(room_stamp)的例程。例如,对于每个房间,它会在折线内插入块"room_stamp“,抓取属于图层"room_name”的折线内的
文本
,并更改块内的属性"room_name“以匹配它。任何帮助都将非常感谢,因为我刚刚开始
使用
LIPS例程
浏览 10
提问于2020-11-23
得票数 1
3
回答
什么时候清理
数据
?
我对
数据
科学/ ML非常陌生,我认为这是一个非常基本的问题--什么时候“清理”
数据
?两者都有?
在
我的例子中的
数据
只是一系列的推特。
浏览 0
提问于2018-04-24
得票数 1
回答已采纳
6
回答
全文搜索与全文搜索相比有什么不同
、
、
我刚刚读了一篇用SQL写的关于“全文搜索”的文章。
浏览 16
提问于2008-10-22
得票数 158
回答已采纳
3
回答
执行SQL任务(SSIS),然后将结果
集
插入到其他服务器上的表中
、
、
、
、
这是一个更一般的问题:file1结果
集
--> Server2.TableA file2结果
集
--> Server2.TableB
浏览 1
提问于2016-12-01
得票数 0
12
回答
词汇化和
词干
提取之间的区别是什么?
、
、
、
我什么时候
使用
每一个? Also...is依赖于词性的NLTK词汇化?如果是的话,它不是更准确吗?
浏览 2
提问于2009-11-24
得票数 170
回答已采纳
2
回答
查询与筛选器以及查询或筛选器中正确表达式的
使用
、
、
我
在
S.O中看到了很多问题,并且阅读了关于“过滤器被缓存”而查询不被缓存,“查询被应用于所有值”和“如果在查询对象之外,则在查询之后应用过滤器”等文档。
浏览 0
提问于2018-06-06
得票数 3
1
回答
在
自然语言处理中,为什么每个特性都需要额外的维度?
、
、
这本书以Scikit-learn的fetch_20newsgroups
数据
为例。from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups groups = fetch_20newsgroups()
浏览 0
提问于2018-08-31
得票数 2
回答已采纳
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