sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer是一个用于将文本转换为TF-IDF特征向量的工具。TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种常用的文本特征表示方法,用于衡量一个词在文本中的重要程度。
要将文本传递给sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer,可以按照以下步骤进行:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()
text_data = ["文本1", "文本2", "文本3", ...]
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(text_data)
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
print(tfidf_matrix.toarray())
通过上述步骤,你可以将文本传递给sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer,并获得相应的TF-IDF特征向量表示。
TF-IDF特征向量的优势在于能够捕捉文本中词语的重要性,常用于文本分类、信息检索、推荐系统等任务。它可以帮助识别关键词、过滤停用词,并且能够在大规模文本数据上高效地进行处理。
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