如何在tfidf矩阵中添加以下功能？
在tfidf矩阵中添加以下功能可以通过以下步骤实现：
- 特征选择：tfidf矩阵中的特征表示文本中的单词或短语。为了提高模型的性能，可以使用特征选择方法来选择最相关的特征。常用的特征选择方法包括卡方检验、互信息、信息增益等。这些方法可以帮助筛选出对分类或回归任务最有用的特征。
- 特征加权：tfidf矩阵中的每个元素表示一个单词或短语在文本中的重要程度。可以根据具体需求对tfidf矩阵进行加权处理，以强调或减弱某些特征的重要性。常用的特征加权方法包括词频-逆文档频率平滑（tf-idf smoothing）、词频-逆文档频率归一化（tf-idf normalization）等。
- 特征组合：除了单个单词或短语的特征，还可以考虑将多个特征组合起来，形成更具表达能力的特征。常用的特征组合方法包括n-gram模型、词袋模型（bag-of-words）等。这些方法可以捕捉到更多的上下文信息，提高模型的性能。
- 特征降维：在处理大规模的tfidf矩阵时，为了减少计算复杂度和存储空间，可以使用特征降维方法来减少特征的数量。常用的特征降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、奇异值分解（SVD）等。这些方法可以保留主要的特征信息，同时减少冗余和噪声。
- 特征扩展：如果tfidf矩阵中的特征不足以表示文本的全部信息，可以考虑通过特征扩展来引入更多的特征。常用的特征扩展方法包括词嵌入（word embedding）、主题模型（topic model）等。这些方法可以将文本映射到更高维度的特征空间，提供更丰富的特征表示。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 特征选择：腾讯云自然语言处理（NLP）提供了文本分类、关键词提取等功能，可用于特征选择。详情请参考：腾讯云自然语言处理
- 特征加权：腾讯云机器学习平台（MLPaaS）提供了机器学习模型训练和推理的功能，可用于特征加权。详情请参考：腾讯云机器学习平台
- 特征降维：腾讯云数据分析平台（CDAP）提供了数据处理和分析的功能，可用于特征降维。详情请参考：腾讯云数据分析平台
- 特征扩展：腾讯云人工智能开放平台（AI Lab）提供了各种人工智能算法和模型，可用于特征扩展。详情请参考：腾讯云人工智能开放平台
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2回答
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
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(
min_df=1, # min count for relevant vocabulary
max_features=4000, # maximum number of features
strip_accents='unicode', # replace
浏览 9提问于2017-03-01得票数 18
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你好，我有一个名为list_cluster的列表，如下所示：
list_cluster=["hello,this","this is a test","the car is red",...]
我正在使用TfidfVectorizer生成一个模型，如下所示：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer
with open('vectorizerTFIDF.pickle', 'rb') as infile:
浏览 0提问于2016-12-27得票数 0
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有人能帮帮我吗？几天来，我一直在努力解决一个问题，这个问题是关于工作空间的Google对撞机，它上可用RAM中的一个错误，以及通过余弦相似和其他不同的度量来计算TF-以色列国防军矩阵的相似标点。我无法修复它，这对我来说应该是非常重要的，因为它是我必须为TFG编写的一段代码，它是关于一个基于内容的推荐系统，它通过对电影的描述给出一部最相似的10部影片(这是为什么我必须使用TD-国防军矩阵，以数字格式转换BBDD中任何电影的文本或“文档”，我的机器学习算法可以理解这种格式)。
首先，我加载了.csv文件，在该文件中，我们可以在熊猫DataFrame的专栏“概览”中找到所有影片的描述(我让您知道简单
浏览 2提问于2021-11-12得票数 1
由于FLOAT64占用更多内存，这是标记矩阵的默认数据类型，因此我希望它在INT8中，从而节省空间。
这就是我说的方法，
texts_to_matrix(texts):
Return: numpy array of shape (len(texts), num_words).
Arguments:
texts: list of texts to vectorize.
mode: one of "binary", "count", "tfidf", "freq" (default: "binary"
浏览 1提问于2018-03-13得票数 2
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我对Keras很陌生，我创建了自己的带有shape的tf_idf语句嵌入(no_sentences，embedding_dim)。我试图将这个矩阵作为输入添加到LSTM层。我的网络看起来是这样的：
q1_tfidf = Input(name='q1_tfidf', shape=(max_sent, 300))
q2_tfidf = Input(name='q2_tfidf', shape=(max_sent, 300))
q1_tfidf = LSTM(100)(q1_tfidf)
q2_tfidf = LSTM(100)(q2_tfidf)
distance
浏览 1提问于2018-10-08得票数 2
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dtm_train_tfidf是CSC格式的稀疏矩阵dgCMatrix。
我使用的是函数LiblineaR，它应该接受稀疏矩阵。但是，当我使用稀疏矩阵dtm_train_tfidf时，会发生以下错误：
library(LiblineaR)
LiblineaR(data=dtm_train_tfidf,
target=train$setiment, type = 4, cost = 1, epsilon = 0.1,
+ svr_eps = NULL, bias = 1, cross = 0, verbose = FALSE,
+ findC
浏览 4提问于2017-11-28得票数 0
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我有一个大小的TfIDF矩阵
tr_tfidf_q1.shape, tr_tfidf_q2.shape which gives
( (404288, 83766), (404288, 83766) )
现在我用
np.save('tr_tfidf_q1.npy', tr_tfidf_q1)
当我像这样加载文件时
f = np.load('tr_tfidf_q1.npy')
f.shape() ## returns an empty array.
()
提前谢谢。
浏览 0提问于2017-04-17得票数 1
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我试图在大约7000份文档的语料库上计算tfidf值。在网上搜索时，我发现了很多例子(其中许多是在我试图为每个文档创建uniquewords矩阵时锁定的)。唯一可行的方法是下面的代码
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd
tfidf = TfidfVectorizer()
x = tfidf.fit_transform(corpus)
df_tfidf = pd.DataFrame(x.toarray(), columns=tfidf.get_feature_names(
浏览 3提问于2020-09-06得票数 0
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2回答
Python分类矢量化
、、、
我目前正在尝试建立一个文本分类模型(文档分类)，大约有80个类。当我使用随机森林建立和训练模型时(将文本矢量化成一个TF-以色列国防军矩阵)，该模型工作良好。然而，当我介绍新的数据时，我用来构建RF的相同的单词并不一定与训练集相同。这是一个问题，因为我的训练集中有与测试集中不同的特性(所以训练集的尺寸比测试小)。
####### Convert bag of words to TFIDF matrix
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(data)
print tf
浏览 5提问于2014-07-17得票数 3
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1回答
如何使TF-国防军矩阵致密？
、、、、
我正在使用将原始文档的集合转换为TF-国防军特性矩阵，然后我计划将其输入到k-means算法(我将实现该算法)。在该算法中，我必须计算质心(文章类别)和数据点(文章)之间的距离。我将使用欧几里德距离，所以我需要这两个实体具有相同的维数，在我的例子中是max_features。以下是我所拥有的：
tfidf = TfidfVectorizer(max_features=10, strip_accents='unicode', analyzer='word', stop_words=stop_words.extra_stopwords, lowercase=True
浏览 2提问于2016-01-31得票数 16
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我使用Gensim建立向量空间模型。在从Gensim创建字典和语料库之后，我使用以下行计算了(词汇频率*反向文档频率)TFIDF
Term_IDF = TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = Term_IDF[corpus]
corpus_tfidf包含具有术语ids和相应TFIDF的列表的列表。然后，我使用下面的几行代码将TFIDF与ids分开：
for doc in corpus_tfidf:
for ids,tfidf in doc:
IDS.append(ids)
tfidfmtx.append(tf
浏览 0提问于2018-06-20得票数 5
1回答
你好，我有一个叫做tfidf2的矩阵，这个矩阵的形状是( 11159,1985年)，它有11159行和1985年的列，我想把一个新的矩阵连接到这个矩阵，这个矩阵叫做datesNumpy，它的形状是(11159，12)，它们有相同的行数，所以可以连接它，新矩阵的形状应该是tfidf3 (11159,1997年)，
import numpy as np
tfidf2 = tdf.transform(list_cluster)
print("Shape tfidf2",tfidf2.shape)
listAux=[]
for l in listMonth:
listA
浏览 3提问于2016-12-27得票数 1
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如何对结构化数据中的多个列执行一次k操作？
在下面的示例中，它是在1列(名称)上完成的
tfidf_matrix =tfidf_vectorizer.fit_transform(df_new‘’name‘)
这里只使用了名称，但假设我们想使用名称和国家，我是否应该将国家添加到同一列中，如下所示？
df_new['name'] = df_new['name'] + " " + df_new['country']
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(df_new['nam
浏览 0提问于2017-10-05得票数 0
1回答
我有一个scipy.sparse.csr.csr_matrix类型的tfidf矩阵 如何在Python 3中找到它的行数和列数？ 我尝试将其转换为密集的，然后找到行的长度，如下所示 len(tfidf_matrix.todense())，但它输出1，这是不正确的。
浏览 32提问于2019-04-12得票数 0
2回答
我试图计算文件的tfidf值，并将它们保存到一个矩阵中，我想首先将它们规范化为0到1之间。但是我有一个问题，标准化后的第一个值是NAN，我如何解决这个问题。
这就是我所做的
double tf; //term frequency
double idf; //inverse document frequency
double tfidf = 0; //term frequency inverse document frequency
double minValue=0.0;
double maxValue=0;
File output = new
浏览 3提问于2014-06-20得票数 0
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我正在使用python、sklearn和numpy，我正在创建以下稀疏矩阵：
feats = tfidf_vect.fit_transform(np.asarray(tweets))
print(feats)
feats=np.log(np.asarray(feats))
但是，当我应用日志时，我会得到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "src/ef_tfidf.py", line 100, in <module>
feats=np.log(np.asarray(f
浏览 2提问于2015-12-03得票数 0
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我想在stringtowordvector过滤器的输出Weka中修改tfidf矩阵。我如何在java代码中访问这个矩阵?有什么方法可以改变它吗？
浏览 1提问于2014-01-06得票数 0
1回答
我有文件的tf idf矩阵。在TFIDF矩阵中，我有一些项的权重要加倍。假设我有矩阵weightTerms，我有以下代码
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
count_vectorizer = CountVectorizer(min_df=1,stop_words="english")
term_freq_matrix = count_vectorizer.fit_transform(vectoriser.mydoclist)
# print "Vocabulary:", c
浏览 4提问于2017-03-02得票数 0
我想使用python对文档进行集群。首先，我生成文件x项矩阵和tf-以色列国防军得分如下：
tfidf_vectorizer_desc = TfidfVectorizer(min_df=1, max_df=0.9,use_idf=True, tokenizer=tokenize_and_stem)
%time tfidf_matrix_desc = tfidf_vectorizer_desc.fit_transform(descriptions) #fit the vectorizer to text
desc_feature_names = tfidf_vectorizer_desc.get
浏览 1提问于2016-05-12得票数 1
我想要可视化文本文档的相似性，我正在使用scikit learn的TfidfVectorizer作为tfidf = TfidfVectorizer(decode_error='ignore', max_df=3).fit_transform(data)
然后以cosine_similarity = (tfidf*tfidf.T).toarray()格式进行余弦相似度计算
这给出了相似性，但sklearn.manifold.MDS需要一个相异矩阵。当我给出1-cosine_ should时，对角线的值应该是零，但不是零。它们是一些很小的值，比如1.12e-9等。两个问题：
1)如
浏览 6提问于2014-12-07得票数 2
我正在构建一个简单的基于内容的推荐系统。为了以GPU加速的方式计算余弦相似度，我使用了Pytorch。
在从csr_matrix创建tfidf词汇表张量时，它将执行以下RuntimeErrorr
RuntimeError: [enforce fail at CPUAllocator.cpp:56] posix_memalign(&data, gAlignment, nbytes) == 0. 12 vs 0
我是这样做的：
coo = tfidf_matrix.tocoo()
values = coo.data
indices = np.vstack( (coo.row, coo.co
浏览 1提问于2019-05-23得票数 6
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我使用sklearn获取tf-IDF值，如下所示。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
myvocabulary = ['life', 'learning']
corpus = {1: "The game of life is a game of everlasting learning", 2: "The unexamined life is not worth living", 3: "Never stop learning"}
浏览 1提问于2017-10-06得票数 5
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1回答
文本(余弦)相似性
、、、
我遵循了Fred在这个堆栈溢出问题中的解释：
我运行了他编写的以下代码：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = ["I'd like an apple",
"An apple a day keeps the doctor away",
"Never compare an apple to an orange",
"I prefer scikit-learn to Oran
浏览 10提问于2021-05-14得票数 0
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a.词级TF-IDF :表示不同文档中每个术语的tf-idf分数的矩阵。 b. N-gram Level TF-IDF :N-gram是N个术语的组合。该矩阵表示N元文法的tf-idf分数 c.字符级TF-IDF :表示字符级tf-idf分数的矩阵 tfidf_vect = TfidfVectorizer(analyzer='word', token_pattern=r'\w{1,}', max_features=5000)
tfidf_vect.fit(trainDF['texts'])
xtrain_tfidf = tfidf_vect.t
浏览 20提问于2020-07-18得票数 1
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我有一个291*291矩阵，我只想自动检索值(0,1)，(1,2)，(2，3).(n-1，n)。是否有一种使用循环或函数的简单方法？
矩阵是数据库中文本之间的余弦相似性：
bodies = [d['body'] for d in data]
tfidf = vectorizer.fit_transform(bodies)
matrix =(tfidf * tfidf.T).A
由于我想要创建一个向量，所以我试图这样做：
vector = []
for i in range(len(data) -1):
vector.append(matrix(i, i+1))
但我得
浏览 1提问于2016-05-09得票数 2
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我已经对一些对象进行了酸洗，以便以后可以重用它们。例如，我酸洗了三个不同的梯度提升回归器，我想在以后重用它们。然而，当我尝试对回归器使用transform方法时，python抱怨需要首先对其进行拟合。代码如下：
models #a list containing three regressors
joblib.dump(models[0], 'gbm1.pkl')
joblib.dump(models[1], 'gbm2.pkl')
joblib.dump(models[2], 'gbm3.pkl')
然后我将它们重新加载到iPython中。
浏览 1提问于2015-06-10得票数 2
我运行以下代码将文本矩阵转换为TF-IDF矩阵。
text = ['This is a string','This is another string','TFIDF computation calculation','TfIDF is the product of TF and IDF']
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=1.0, min_df=1, stop_word
浏览 2提问于2016-05-01得票数 19
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2回答
TypeError：“TfidfModel”对象不可调用
为什么不能在初始化后为每个Doc计算TFIDF-矩阵呢？
我从999份文件开始: 999段，每个段落大约有5-15个句子.在spaCy标记所有内容之后，我创建了字典(~16k唯一标记)和语料库(元组列表)。
现在我已经准备好为一些ML创建tfidf矩阵(以及后来的LDA和w2V矩阵)；但是，在用我的语料库初始化tfidf模型(用于计算‘tfidf = models.TfidfModel(corpus)’)tfidf = models.TfidfModel(corpus)时，当试图查看每个doc tfidf(corpus[5]) Type
浏览 3提问于2017-09-22得票数 1
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1回答
我想在TF矩阵上进行奇异值分解。但是TF-国防军矩阵给了我这样的东西(术语指数，分数)：
[(1,0.2) , (2,0.3) , (6,0.1) ...]
[(3,0.2) , (5,0.3) , (10,0.1) ...]
因此，代码u,s,v = svd(corpus_tfidf)将无法在其上工作。我想要一个只有分数的TF-国防军矩阵，而不是术语索引。
我这样计算过TF-国防军：
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf=tfidf[corpus]
浏览 2提问于2016-12-25得票数 3
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我已经将各种文章与Scikit-learn框架合并在一起。以下是每一组中的前15个单词：
Cluster 0: whales islands seaworld hurricane whale odile storm tropical kph mph pacific mexico orca coast cabos
Cluster 1: ebola outbreak vaccine africa usaid foundation virus cdc gates disease health vaccines experimental centers obama
Cluster 2: jones b
浏览 2提问于2014-09-14得票数 14
我试图比较不同的聚类算法对我的文本数据。首先计算了余弦距离矩阵(余弦相似度).然后用这个距离矩阵进行K均值和层次聚类(ward和树状图).我想用距离矩阵来表示平均位移、DBSCAN和光学.
下面是显示距离矩阵的代码的一部分。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
#define vectorizer parameters
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.8, max_features=200000,
浏览 0提问于2020-03-05得票数 2
1回答
我正在创建一个tf-idf矩阵来寻找余弦相似度。但我希望集合中的一些频繁词具有更多的权重(即tf-idf值)。
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(documents)
如何为特定集合中的单词修改上述tfidf_matrix。
浏览 3提问于2016-09-07得票数 3
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我设法使用以下代码计算TF-IDF和矩阵：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
#define vectorizer parameters
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.8, max_features=200000,
min_df=0.2, stop_words='english',
use_idf=True, ngram
浏览 38提问于2018-04-23得票数 0
当使用linear_kernel或cosine_similarity用于TfIdfVectorizer时，我会得到“内核死亡，重新启动”的错误。
我正在对一些文本数据(如下面的示例)运行TfID方法向量器和fit_transform的scikit学习函数，但是当我想计算距离矩阵时，我得到了“内核死亡，重新启动”的错误。
无论我使用的是cosine_similarity函数还是linear_kernel函数：
tf = TfidfVectorizer(analyzer='word' stop_words='english')
tfidf_matrix = tf.f
浏览 0提问于2018-03-10得票数 6
1回答
下面是这段代码： feature_array = np.array(tfidf.get_feature_names())
tfidf_sorting = np.argsort(response.toarray()).flatten()[::-1]
n = 3
top_n = feature_array[tfidf_sorting][:n] 来自this answer。 我的问题是，在我的稀疏矩阵太大而无法立即转换为密集矩阵(使用response.toarray())的情况下，我如何有效地执行此操作？ 显然，通常的答案是将稀疏矩阵分成块，在for循环中对每个块进行转换，然后将结果合并到所有块
浏览 13提问于2019-06-22得票数 2
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2回答
我用pandas.dataframe获得了这样一个矩阵：
tfidf = TfidfVectorizer()
x = tfidf.fit_transform(corpus)
df_tfidf = pd.DataFrame(x.toarray(),columns=tfidf.get_feature_names())
如下表所示：
我的矩阵有更多的列和更多的行。它有7180行和10390列。是否有一种方法可以打印出col的标题，其值是否大于0？像这样的人认为and: 0.511859, document: 0.46,0.68 ..
我试过这样做，但这需要很长时间：
for col in
浏览 1提问于2020-09-06得票数 3
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2回答
我有一个数千行文本的数据集，我的目标是计算tfidf分数，然后计算文档之间的余弦相似性，这就是我在Python中使用gensim所做的工作，遵循本教程：
dictionary = corpora.Dictionary(dat)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in dat]
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf[corpus]
index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf)
假设我们已经建立了tfidf矩阵和相
浏览 0提问于2017-02-13得票数 8
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SVD在火花放电中的应用
、、、、
我有一个庞大的名单的名字-姓氏，我试图合并他们。例如，'Michael Jordan'和Jordan Michael。
我正在使用pyspark执行以下过程
计算->计算，因为相似度->转换为稀疏矩阵
计算字符串距离矩阵->转换为稠密矩阵
tfidf稀疏矩阵与字符串距离稠密矩阵的元素乘法计算“最终相似度”
这对于10000个名字是可行的，但我怀疑计算100万个名字的相似性需要多长时间，因为每个矩阵都是1000000×1000000(由于矩阵是对称的，我只取上三角形矩阵，但这并没有改变所需的高复杂性时间)。
我读过，在计算了tfidf之后，计
浏览 3提问于2016-02-12得票数 1
2回答
我试着用scikit-learn创建一个文本分类模型。起初，我只使用文本的tfidf数组作为特性。我的数据集的结构可以在下面看到(数据集存储在一个名为df的熊猫数据中)：
>>>df.head(2)
id_1 id_2 id_3 target text
11 454 320 197 some text here
15 440 111 205 text goes here too
>>>df.info()
浏览 6提问于2020-05-15得票数 0
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我很难解释Tfidf向量器的矩阵输出。
给定的
vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.5, max_features=10000,
min_df=2, stop_words='english',
use_idf=True)
X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(X_train_raw)
如果我要查看X_train_tfidf的输出，我是否看到了一个矩阵，其结构如下：
第1栏对应于文档1，其中的元
浏览 1提问于2017-10-26得票数 6
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1回答
在R中，我可以提取包含特定术语的行(文档)，比如“丰田”，方法是将文档术语矩阵(dtm)与所需的列名相交，如下所示：
dtm <- DocumentTermMatrix(mycorpus, control = list(tokenize = TrigramTokenizer))
x.df<-as.matrix(dtm[1:ncorpus, intersect(colnames(dtm), "toyota"),drop=FALSE])
问题是我在包中找不到一个等价的方法。所以我绕道而行：
首先，我得到了tfidf框架中相关列("toyota")不为
浏览 3提问于2017-12-10得票数 0
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3回答
我想将sklearn.feature_extraction.text中的TfidfVectorizer结果保存到一个文本文件中，以备将来使用。正如我所发现的，它是一个'‘类型的稀疏矩阵。但是，当我尝试使用以下代码保存它时
np.savetxt('Feature_TfIdf.txt', X_Tfidf, fmt='%2.6f')
我得到一个类似这样的错误
IndexError: tuple index out of range
浏览 3提问于2014-07-04得票数 1
2回答
我有一个大小为(1000,10000)的2D稀疏矩阵"unknown_tfidf"，它的类型是：
<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
我需要得到这个矩阵的y索引，其中的值是'1'，我正在尝试以下方法(不确定它是否是最优的，甚至是正确的！)但我面临一个错误：
y=[row.index(1.0) for index, row in enumerate(unknown_tfidf) if int(1.0) in row]
错误是：
ValueError: The truth value of an a
浏览 3提问于2016-04-01得票数 0
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假设我有一个稀疏的文档集合矩阵，其中每一行都是一个表示文档的向量(例如，由scikit-learn的tfidf_transformer生成)。
tfidf_matrix = tfidf_transformer.fit_transform(posting)
现在我有个问题要问了，
query = transformer.transform(vectorizer.transform(['I am a sample query']))
因此，我想使用scipy.spatial.distance.cosine (余弦相似性)将这个查询与矩阵的每个文档(每一行)进行比较。所以我做了一张地
浏览 1提问于2015-10-12得票数 0
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我正在用tfidf进行矢量学：
X = tfidf_vect.fit_transform(df['string'].values)
我想要查看上面代码的整个矩阵，所以我尝试了如下：
print X.toarray()
并取得了以下成果：
[[0 0 0 ..., 0 0 0]
[0 0 0 ..., 0 0 0]
[0 0 0 ..., 0 0 0]
...,
[0 0 0 ..., 0 0 0]
[0 0 0 ..., 0 0 0]
[0 0 0 ..., 0 0 0]]
如何写入某个txt文件或查看完整的矩阵X？
浏览 2提问于2015-02-08得票数 0
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我有一个包含n-gram的词汇表，如下所示。
myvocabulary = ['tim tam', 'jam', 'fresh milk', 'chocolates', 'biscuit pudding']
我想使用这些单词来计算TF-IDF值。
我还有一个语料库字典，如下所示(key =配方编号，value =配方)。
corpus = {1: "making chocolates biscuit pudding easy first get your favourite biscuit chocolat
浏览 0提问于2017-10-05得票数 9
回答已采纳
我是个新手，我使用TfidfVectorizer在一组文档中查找术语的tfidf值。我使用下面的代码来获得相同的结果。
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=u'english',ngram_range=(1,5),lowercase=True)
X = vectorizer.fit_transform(lectures)
现在，如果我打印X，我可以看到矩阵中的所有条目，但是我如何根据tfidf分数找到前n个条目。除此之外，有没有什么方法可以帮助我根据每个ngram的tfidf分数找到前n个条目，即unigram、bigram、trig
浏览 0提问于2014-08-09得票数 41
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2回答
tldr: tfidf稀疏矩阵是什么样子的？
假设我有以下情况。
descriptions = ["he liked dogs", "she liked cats", "she hated cars"]
tfidf = TfidfVectorizer()
trained_model = tfidf.fit_transform(descriptions)
现在，我想将tfidf分数与文档的其他特性结合起来，并给出不同的权重。例如，我想添加length_document、num_words作为文档的特性。因此，每个文档应该表示为
d = [tfidf
浏览 5提问于2015-04-20得票数 0
我有两个结构相同的DataFrame：DataFrame[id: bigint, tfidf_features: vector]
我需要dataframe1中的多行和dataframe2中的行。我可以使用循环并执行类似于：dataframe1.collect()[i]['tfidf_features'].dot(dataframe2.collect()[j]['tfidf_features'])的操作。
然而，我想使用矩阵乘法，类似于：np.matmul(dataframe1_tfidf_features, dataframe2_tfidf_features.T
浏览 2提问于2017-10-11得票数 2
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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：
ValueError:空词汇表；也许文档只包含停止词
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矩阵的一部分。
以下是一个例子：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
train_set = ("The sky is blue.", "The sun is b
浏览 4提问于2015-06-03得票数 1
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