CountVectorizer在短词上引发错误
CountVectorizer是一种常用的文本特征提取方法，用于将文本数据转换为数值特征向量。它将文本中的每个单词视为一个特征，并统计每个单词在文本中出现的次数。然而，在处理短词时，CountVectorizer可能会引发错误。
短词指的是只包含一个或很少几个字符的单词，例如"a"、"an"、"is"等。由于短词在文本中出现的频率较高，CountVectorizer会将它们视为重要特征，从而可能导致以下问题：
- 特征维度过高：短词的数量很多，如果将每个短词都作为特征，会导致特征维度过高，增加了计算和存储的复杂性。
- 噪音特征增多：短词往往没有明确的语义含义，它们在不同文本中的出现频率可能并不相关。将短词作为特征可能引入大量噪音特征，降低了特征表示的准确性。
为了解决这个问题，可以采取以下方法：
- 忽略短词：可以通过设置CountVectorizer的参数来忽略长度小于某个阈值的单词。例如，可以设置
min_df参数来指定单词在文本中出现的最小次数，从而过滤掉出现次数较少的短词。 - 使用N-gram模型：N-gram模型将连续的N个单词视为一个特征，可以捕捉到更多有意义的短语信息。通过设置CountVectorizer的参数
ngram_range，可以将多个单词组合成一个特征，从而减少短词的数量。 - 文本预处理：在使用CountVectorizer之前，可以对文本进行预处理，例如去除停用词、进行词干提取等。这样可以过滤掉一些无意义的短词，提高特征表示的质量。
腾讯云提供了一系列与文本处理相关的产品，例如自然语言处理（NLP）服务、机器翻译服务等，可以帮助开发者更好地处理文本数据。具体产品和介绍链接如下：
- 自然语言处理（NLP）服务：提供了文本分类、情感分析、关键词提取等功能，帮助开发者进行文本处理和分析。详细信息请参考：腾讯云自然语言处理（NLP）
- 机器翻译服务：提供了高质量的机器翻译功能，支持多种语言之间的互译。详细信息请参考：腾讯云机器翻译
通过结合这些产品和技术，开发者可以更好地处理文本数据，解决CountVectorizer在短词上引发的错误。
相关·内容
是否可以预先知道CountVectorizer是否会
ValueError:空词汇表？
基本上，我有一个文档集，我想过滤掉那些不能通过CountVectorizer的文档(我正在使用stop_words='english')
谢谢
浏览 1提问于2019-01-05得票数 1
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我正试图从短剧-学习中向CountVectorizer添加Lematization，如下所示
import nltk
from pattern.es import lemma
from nltk import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
class LemmaTokenizer(object):
def __call__
浏览 1提问于2018-05-03得票数 5
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我在sklearn中处理大量的文本数据。首先，我需要向量化文本上下文(字数统计)，然后执行TfidfTransformer。我有以下代码，它似乎没有将CountVectorizer的输出转换为TfidfTransformer的输入。
TEXT = [data[i].values()[3] for i in range(len(data))]
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
vecto
浏览 2提问于2016-07-31得票数 5
我正在处理10个标签的多标签文本分类问题。数据集很小，总共有+- 7000项和+-7500个标签。我正在使用python学习，在结果中出现了一些奇怪的东西。作为基线，我从使用countvectorizer开始，实际上正在计划使用tfidf向量器，我认为它会更好地工作。但它不..。使用countvectorizer，我的性能可以提高0.1个f1score。(0.76比0.65)
我想不出为什么会这样？有10个类别，其中一个被称为杂项。特别是这一个得到了一个更低的性能与tfidf。
有人知道什么时候或者为什么tfidf的表现比计数差吗？我需要为我的论文正规化。
浏览 0提问于2016-07-05得票数 7
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当我计算文本中单词准确性的频率时，我怎么能忽略像'a'，' the‘这样的单词呢？
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
df= pd.DataFrame({'phrase': pd.Series('The large distance between cities. The small distance. The')})
f = CountVectorizer().build_tokenizer()(str(df[
浏览 3提问于2015-09-24得票数 1
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我是新的文本分析，并试图创建一个袋子的词模型(使用sklearn的CountVectorizer方法)。我有一个数据框架，里面有一列文字，上面写着“酸性”、“酸性”、“酸度”、“木头”、“伍德”、“伍迪”等词。
我认为“酸”和“木”应该是最后输出中唯一包含的词，但无论是词干还是引申似乎都不能实现这一点。
堵塞产生“酸”、“木”和“柠檬”，使“酸”、“木本”产生更差的输出。我认为这是因为词性部分没有被准确地指定，虽然我不确定这个规范应该去哪里。我已经将它包含在X = vectorizer.fit_transform(df['text'],'a')一行中(我认为大多
浏览 4提问于2022-05-16得票数 3
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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”
ngram_code=1
cv = CountVectorizer(stop_words='english', analyzer='word', lowercase=True,\
token_pattern="[\w']+", ngram_range=(ngram_code, ngram_code))
cv_array = cv.fit
浏览 0提问于2016-04-22得票数 5
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我有一个熊猫系列，里面充满了文字。利用CountVectorizer函数在sklearn软件包中计算了稀疏矩阵。我也找到了最上面的词。现在，我想过滤我的稀疏矩阵，只为那些顶部的词。
原始数据包含多个7000行，包含多个75000单词。因此，我在这里创建一个示例数据。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import pandas as pd
words = pd.Series(['This is first row of the text column',
浏览 4提问于2016-04-06得票数 3
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我想用学习科学来分类两篇课文。但我想自己提取特征。就像使用stop_words='english'停止单词列表一样，CountVectorizer上也使用了英语单词列表。如何设置我自己的单词列表让CountVectorizer计数？
浏览 1提问于2017-08-29得票数 0
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此输出提供了一个条形图，其中单词在x轴上，其频率在y轴上。但是，我想添加两个增强: 1)仅在频率中显示>2的值2)包括二元语法
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(['my big dog', 'my lazy cat'])
df
# 0
#0 my big dog
#1 my lazy cat
value_list = [row[0] for row in df.itertuples(index=False, name=None)]
value_list
#['my big dog'
浏览 1提问于2018-10-15得票数 0
当使用Spacy，Bert或其他高级NLP模型来获得文本的向量嵌入时，文本分类是否有必要进行停用词删除、词干提取和词汇化？
Text=“婚礼上供应的食物非常美味”
1.由于Spacy，Bert是在巨大的原始数据集上训练的，在使用bert/spacy生成用于文本分类任务的嵌入之前，在这些文本上应用停用词删除、词干提取和词汇化是否有任何好处？
2.我可以理解，当我们使用countvectorizer，tfidf向量器来实现句子的嵌入时，去掉停用词，词干提取和词汇化会很好。
浏览 4提问于2020-08-28得票数 7
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我试图分析一些机器日志文件，而我正在查看的列可以具有‘Part.C1.11读取状态’这样的值。我想把完整的字符串看作一个标记，我不希望它被分割成'Part‘、'C1’、'11‘和'Reading#’和'Status‘。
我有一种模糊的感觉，认为token_pattern是我需要调整的参数，所以我尝试指定字符串的开头和结尾，如下所示：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
cvo = CountVectorizer(token_pattern='^然而，最后一行抛出一
浏览 0提问于2019-07-02得票数 1
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我想用Logistic回归来预测情绪分析模型的准确性，但是得到了误差：坏输入形状(用输入编辑)
数据框架：
df
sentence | polarity_label
new release! | positive
buy | neutral
least good-looking | negative
代码：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
浏览 9提问于2020-09-09得票数 0
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从单词中创建新单词嵌入所需的单词
、、、、
我已经使用计数向量器为一些文本数据创建了word2vec。现在，我想将生成的单词(表示常见含义/方面)中的某些单词分组到新的单个单词中，从而找到新的word2vec表示。我该如何解决这个问题？ from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import pandas as pd
import numpy as np
A = {'some_text': ('cat is red and fat', 'dog is blue hairy thin','horse i
浏览 17提问于2021-10-12得票数 1
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我试图使用CountVectorizer来获取数据的单词数字表示，这是包含160000个英语句子的必要列表：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
df_train = pd.read_csv('data/train.csv')
vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), token_pattern=r'\b\w+\b', min_df=1)
X
浏览 0提问于2021-11-25得票数 0
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将字符串矢量化
、、
我是一条蟒蛇，但我试图在没有运气的情况下将字符串矢量化。到目前为止，我从URL中提取一篇文章中的数据，现在我试图对这篇文章进行分类，但到目前为止，它还不起作用。
(继续获取错误:引发AttributeError(attr +“not”)AttributeError:较低未找到)
似乎也没有什么能帮上忙。
url = input("Paste the webiste containing the article you want to analise here: ");
print "Analysing Webpage"
#Gets the URL
浏览 2提问于2018-02-16得票数 1
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向量化:不是有效的集合
、、、、
我想向量化一个包含我的OneClassSVM分类器训练语料库的txt文件。为此，我使用了来自scikit learn库的CountVectorizer。下面是我的代码：
def file_to_corpse(file_name, stop_words):
array_file = []
with open(file_name) as fd:
corp = fd.readlines()
array_file = np.array(corp)
stwf = stopwords.words('french')
for w in
浏览 2提问于2016-06-29得票数 7
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我正在尝试使用sklearn CountVectorizer对一些文本进行矢量化。之后，我想看看生成矢量器的特征。但是，我得到了一个代码列表，而不是单词。这意味着什么以及如何处理这个问题？下面是我的代码：
vectorizer = CountVectorizer(min_df=1, stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(df['message_encoding'])
vectorizer.get_feature_names()
我得到了以下输出：
[u'00',
u'000&
浏览 0提问于2017-11-22得票数 2
我不明白CountVectorizer是如何计算术语频率的。我需要知道这一点，以便在筛选出语料库中的术语时，可以合理地选择max_df参数。下面是示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(min_df = 1, max_df = 0.9)
X = vectorizer.fit_transform(['afr bdf dss
浏览 1提问于2014-05-24得票数 3
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下面是下面代码生成的单词频率列表。
Frequency
the 3
15 5
18 1
a 1
2020 4
... ...
house 1
apartment 1
hotel 5
pool 1
swimming 1
代码是
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
word_vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1,1), analyzer='word')
sparse_matrix = word_vectoriz
浏览 4提问于2020-05-21得票数 0
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我试图用scikit-learn编写一种机器学习算法，该算法分析文本并根据训练数据对其进行分类。
使用文本数据的示例直接取自scikit-learn文档，该示例使用一个CountVectorizer为每个单词出现多少次生成一个稀疏数组。
>>> from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
>>> count_vect = CountVectorizer()
>>> X_train_counts = count_vect.fit_transform(twenty_tr
浏览 1提问于2016-07-30得票数 5
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最近，我开始阅读更多关于NLP和以下Python教程的内容，以便了解更多关于这个主题的知识。在学习其中一个教程时，我观察到他们使用每个tweet中的稀疏字数矩阵(使用CountVectorizer创建)作为TfidfTransformer的输入，后者处理数据并将其提供给分类器进行训练和预测。 pipeline = Pipeline([
('vect', CountVectorizer()),
('tfidf', TfidfTransformer()),
('clf', LogisticRegression())
]
浏览 14提问于2019-02-19得票数 2
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我有一个CountVectorizer：
word_vectorizer = CountVectorizer(stop_words=None, ngram_range=(2,2), analyzer='word')
实现该向量化器：
X = word_vectorizer.fit_transform(group['cleanComments'])
抛出此错误：
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-63-d261e44b8cce>", line 1, in
浏览 4提问于2017-05-12得票数 0
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如果我有两个句子包含相同的单词，而这个单词在两个句子中以相同的计数(频率)出现，为什么我得到的Tf-以色列国防军分数是不同的？
考虑以下案文清单：
data = [
'Jumper in knit.',
'A sweater in knit, black sweater.',
]
并考虑到我在其上安装和转换了一个CountVectorizer和一个TfIdfTransformer，如
count_vec = CountVectorizer(stop_words='english')
tf_transformer = TfidfTr
浏览 0提问于2016-10-06得票数 1
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我正在从多个文本文档构建ngram，使用scikit-learn。我需要使用document-frequency构建countVectorizer.
示例：
document1 = "john is a nice guy"
document2 = "person can be a guy"
所以，document-frequency将是
{'be': 1,
'can': 1,
'guy': 2,
'is': 1,
'john': 1,
'nice': 1,
浏览 3提问于2014-11-12得票数 4
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我正在试着让我的MultinomialNB正常工作。我在我的训练和测试集上使用CountVectorizer，当然，这两个setz中有不同的单词。所以我明白了，为什么这个错误
ValueError: dimension mismatch
发生了，但我不知道如何修复它。我尝试了CountVectorizer().transform，而不是另一个帖子()中建议的CountVectorizer().fit_transform，但这给了我
NotFittedError: CountVectorizer - Vocabulary wasn't fitted.
如何正确使用CountVectori
浏览 0提问于2017-08-07得票数 1
def tokenize(text):
text = re.sub('[^a-zA-Z0-9]', ' ', text)
words = word_tokenize(text)
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
words = [lemmatizer.lemmatize(w.lower().strip()) for w in words if w not in stopwords.words()]
return words
pipeline = Pipeline([
('vect&
浏览 1提问于2020-06-01得票数 1
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1回答
我使用sk-learn.CountVectorizer n.CountVectorizer()创建向量矩阵，发现其中57%填充了0。在一些在线情况下，他们的稀疏矩阵只有30%填充了零。我想知道稀疏程度的影响。在稀疏矩阵中有较少的零是好的还是坏的，还是没有区别？我们对这一意见有何评论？
浏览 3提问于2020-05-18得票数 0
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我正在处理一个大型语料库，其形式是标记/单词列表。语料库包含大约1900,000字，我已经运行了一个代码来获取最频繁的单词，现在语料库已经有14万字了。
我想删除那些出现在文档中超过95%，而少于5%的单词。
语料库样本
['problems', 'guess', 'sleep', 'holy']
首先我找到了最常用的词
from nltk.probability import FreqDist
corpus_frequency = FreqDist(corpus)
corpus_commom=corpus_frequency
浏览 5提问于2020-05-19得票数 2
1回答
我是Python和机器学习的新手。我试图实现一个简单的机器学习脚本来预测文本的主题，例如关于巴拉克·奥巴马的文本应该映射到政治家身上。
我想我做了正确的举动，但我不能百分之百肯定，所以我问你们。
首先是我的小剧本：
#imports
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.n
浏览 3提问于2015-01-13得票数 1
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我已经用CountVectorizer()成功地训练和测试了一个逻辑回归模型：
def train_model(classifier, feature_vector_train, label):
# fit the training dataset on the classifier
classifier.fit(feature_vector_train, label)
return classifier
def getPredictions (classifier, feature_vector_valid):
# predict the labe
浏览 3提问于2018-08-24得票数 0
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我正在对文本数据进行分类，并希望将其输入到模型中，但我遇到了一个问题。我不想使用CountVectorizer，因为它没有保留它的结构，而且也不想因为效率低下而手动将每个单词转换成一个数组。
在这种情况下，我可以使用哪些方法来提供帮助。
谢谢
浏览 0提问于2020-05-07得票数 0
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运行训练机器学习模型的误差分析
、、、、
我有一个包含'studentDetails‘和'studentId’列的数据集。我在这个数据集上训练了我的模型并保存了它。当我训练模型和保存训练模型，然后加载训练模型来预测，它成功地给我输出。但是，当我单独加载保存的模型并使用它进行预测时，它给我的错误是"CountVectorizer -词汇量不匹配“。
下面是我使用的代码：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklea
浏览 2提问于2018-12-14得票数 1
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以下是书中的代码片段
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import seaborn as sns
corpus = ['Time flies flies like an arrow.', 'Fruit flies like a banana.']
one_hot_vectorizer = CountVectorizer()
vocab = one_hot_vectorizer.get_feature_names()
vocab的值：
v
浏览 0提问于2019-03-04得票数 2
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目前，我有一个CountVectorizer函数
CountVectorizer(stop_words=stopwords.words('spanish'),token_pattern=r'(?u)\b\w\w+\b')
默认情况下，token_pattern由Sklearn使用，我在get_features_names上有如下一些结果：
000,02,10,100,1080,11,14,17,19,1994,1ª,2015,2017,22,24horas,2t0s6dgxnm,30,31,32,_aitor,_anamilan_,_cuteresa,_raqu
浏览 1提问于2018-05-07得票数 3
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因此，在我的数据框中，我有一个列' actors‘，其中包含多个'first_name last name’的演员。
例如：'Dennis Christopher，Dennis Quaid，Daniel Stern‘as type 'category’
当我使用CountVectorizer().fit_transform(df['Actors'])时，它会将上面的组稀疏为6个单词。我希望函数不考虑名称之间的‘’(空格)，而只考虑'，‘，这样在前面的示例中，它将被稀疏为3个单词。
vectorizer = CountVectorizer(
浏览 0提问于2020-04-04得票数 0
我在搜索MariaDB数据库时遇到了问题。
搜索关键字来自用户输入、PHP处理、SQL查询和返回结果.
以最简单的形式:-
CREATE TABLE db (
item_no SMALLINT(6) NOT NULL,
item_text MEDIUMTEXT,
PRIMARY KEY (item_no),
FULLTEXT (item_text))
ENGINE=innodb";
我想做一个和关键字搜索，这样更多的关键字提供更少的结果。为此，我在布尔模式中使用对查询的匹配，在每个关键
浏览 0提问于2022-11-05得票数 0
2回答
我在计算fastText产生的嵌入上的余弦相似度时遇到了以下错误： /home/kgarg8/anaconda3/envs/CiteKP/lib/python3.6/site-packages/scipy/spatial/distance.py:721: RuntimeWarn
ing: invalid value encountered in float_scalars
dist = 1.0 - uv / np.sqrt(uu * vv) 相关代码片段： # fa
浏览 54提问于2021-11-06得票数 0
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我正在使用Python处理20news using数据集。在它上使用CountVectorizer，然后使用gensim api来增加词频。我试着拟合它，但得到了这个错误。
下面是我的代码：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
cv = CountVectorizer(max_features=2000)
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
twenty_train = fetch_20newsgroups(subset='train'
浏览 0提问于2018-12-18得票数 1
我正在制作一种添加各种垃圾的terraria，但有一个问题一直困扰着我:它认为不存在所需的项目之一。
我似乎要犯的错误是：
The item Copper Shortsword Stack of twenty does not exist in the mod GrandFinale.
If you are trying to use a vanilla item, try removing the first argument.
at Terraria.ModLoader.ModRecipe.AddIngredient(Mod mod, String itemName, Int32
浏览 0提问于2017-01-02得票数 1
2回答
我正在尝试向量化文本列，然后标准化数字列。下面是python脚本：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.compose imp
浏览 14提问于2022-01-22得票数 1
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我试图拟合支持向量机模型进行文本分类，但是行x = text_clf_svm.fit(file_name, target_file)给出了错误。我尝试了各种方法，但都解决不了。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline
from
浏览 0提问于2018-05-01得票数 0
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使用朴素贝叶斯检测垃圾邮件
、、、、
我有两个电子邮件文件--一些是垃圾邮件，有些是火腿，我试图用朴素贝叶斯来训练分类器，然后在测试集上测试它，我仍在努力弄清楚如何做到这一点。
df = DataFrame()
train=data.sample(frac=0.8,random_state=20)
test=data.drop(train.index)
vectorizer = CountVectorizer()
counts = vectorizer.fit_transform(train['message'].values)
classifier = MultinomialNB()
targets = tra
浏览 1提问于2018-02-18得票数 0
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如何将包含多列的熊猫数据栏中的单个列转换为CountVectorizer?系列
我有一个有2列x9372条记录(行)的Pandas dataframe：
第一列称为twodig，是一个整数。
第二列名为descrp，是varchar。
删除停止词和特殊字符后，我希望只在descrp列上使用descrp，但仍然保留twodig。
import pandas
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
bowmatrix = vector
浏览 6提问于2019-10-25得票数 0
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我有一个标记化的文档列表，其中包含unigram和bi-gram，我想对其执行sklearn lda。我尝试了以下代码：
my_data =[['low-rank matrix','detection method','problem finding'],['probabilistic inference','problem finding','statistical learning','solution' ],['detection method','pr
浏览 2提问于2018-11-26得票数 0
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如何获取手套向量的特征名称
、、、、
Countvectorizer有功能名称，如下所示。 vectorizer = CountVectorizer(min_df=10,ngram_range=(1,4), max_features=15000)
vectorizer.fit(X_train['essay'].values) # fit has to happen only on train data
X_train_essay_bow = vectorizer.transform(X_train['essay'].values)
feature_names= vectorizer.get_fe
浏览 18提问于2020-08-21得票数 2
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码
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import countVectorizer
count=countVectorizer
docs=np.array(['The sun is shinning',
'The weather is sweet',
'The sun is shinning,The weather is sweet, and one and one is two'])
bag= count.f
浏览 0提问于2020-05-02得票数 2
我试图使用以下行从CountVectorizer中导入sklearn：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
雪橇: 0.0scikit-learn: 0.23.2numpy: 1.19.2scipy: 1.5.2threadpoolctl: 2.1.0joblib: 0.17.0
每次尝试运行代码时，都会收到以下错误：
No name 'feature_extraction' in module 'sklearn' pylint(no-name-in-module)
Unabl
浏览 3提问于2020-10-10得票数 0
from sklearn import datasets
在运行上面的代码时，我得到了一个错误：
`Traceback` (most recent call last):
File "perceptron_ml.py", line 2, in <module>
from sklearn import datasets
File "/home/remember/.local/lib/python3.6/site-packages/sklearn/datasets/__init__.py", line 22, in <module&
浏览 5提问于2019-12-18得票数 0
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来自Keras的文档：
主输入将接收标题，作为整数序列(每个整数编码一个单词)。整数将在1到10,000之间(词汇量为10,000字)，序列将为100字长。
在这里，编码单词的方法似乎只是在构造的词汇表中使用word的索引来表示单词。如果训练数据中有'n‘字，那么整数i到向量化将从0，n-1。
但在科学学习的CountVectorizer中：
--这个实现使用scipy.sparse.csr_matrix生成计数的稀疏表示。
这两种词向量化方法之间有什么联系吗？计数向量表示是否比基于索引的矢量化更有效？CountVectorizer考虑到单词的频率。
浏览 2提问于2019-10-21得票数 0
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