CountVectorizer如何处理测试数据中的新词？
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。当我们使用CountVectorizer处理测试数据时，如果测试数据中出现了训练数据中没有出现过的新词，可以采取以下几种处理方式：
- 忽略新词：可以选择忽略测试数据中的新词，不将其纳入特征向量的构建过程中。这样做的优势是简单快速，但可能会丢失一些有用的信息。
- 临时扩展词典：可以将测试数据中的新词添加到训练数据的词典中，然后重新构建特征向量。这样做的优势是可以保留新词的信息，但需要重新训练模型，计算量较大。
- 使用OOV（Out-of-Vocabulary）标记：可以将测试数据中的新词用一个特殊的OOV标记替代，表示该词不在训练数据的词典中。这样做的优势是可以保留新词的存在信息，但需要注意OOV标记的处理方式，以免引入噪音。
- 使用字符级别的特征：可以将测试数据中的新词拆分成字符级别的特征，然后将其作为额外的特征加入到特征向量中。这样做的优势是可以捕捉到新词的一些语法和形态信息，但可能会增加特征维度和计算复杂度。
需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的处理方式。在腾讯云的自然语言处理（NLP）领域，可以使用腾讯云的自然语言处理平台（NLP）相关产品，如腾讯云智能文本分析（TIA）服务，提供了丰富的文本处理功能和API接口，可以方便地进行文本特征提取和处理。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方文档：腾讯云智能文本分析（TIA）。
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1回答
问题：
我很困惑，为什么我们转换我们的测试数据使用CountVectorizer安装在我们的火车数据，以袋词分类。
为什么我们不创建一个新的CountVectorizer，并将测试数据与此相匹配，并让分类器在测试CountVectorizer上进行预测？
看这里：
撕开了答案：
LabeledWords=pd.DataFrame(columns=['word','label'])
LabeledWords.append({'word':'Church','label':'Religion'} )
浏览 2提问于2018-05-28得票数 0
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我大体上理解CountVectorizer的工作原理。它接受word标记并创建文档(行)和标记计数(列)的稀疏计数矩阵，我们可以将其用于ML建模。
然而，它如何处理可能出现在测试数据中的新词，而这些新词没有出现在训练数据中？它会忽略它们吗？
此外，从建模的角度来看，是否应该假设如果某些单词非常罕见，以至于它们根本没有出现在训练数据中，并且它们与您可能执行的任何建模都不相关？
浏览 16提问于2021-02-16得票数 2
我正在使用sklearn python包，而且我很难用预先创建的字典创建CountVectorizer，其中CountVectorizer不会删除只出现一次或根本不出现的特性。
下面是我的示例代码：
train_count_vect, training_matrix, train_labels = setup_data(train_corpus, query, vocabulary=None)
test_count_vect, test_matrix, test_labels = setup_data(test_corpus, query, vocabulary=train_count_vec
浏览 0提问于2015-02-21得票数 2
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在我提出这个问题之前，我必须说，我在这个董事会上已经阅读了超过15个类似的话题，每一个都有不同的建议，但它们都不能让我正确。
好的，所以我将我的“垃圾邮件”文本数据(最初以csv格式)分成训练和测试集，使用CountVectorizer及其'fit_transform‘函数来适应语料库的词汇表，并从文本中提取单词计数功能。然后，我应用MultinomialNB()从训练集中学习并在测试集上进行预测。以下是我的代码(简化)：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.cross_val
浏览 3提问于2017-08-21得票数 6
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我在这个指南下训练了一个文本分类器：
并将模型另存为
model.save('~./output/model.h5')
在这种情况下，我如何使用这个模型来对另一个新数据集上的文本进行分类？
谢谢
浏览 0提问于2020-10-11得票数 0
1回答
有监督的机器学习
、、
这是我第一次做监督机器学习。这是一个相当高级的话题(至少对我来说是这样)，我发现很难指定一个问题，因为我不知道哪里出了问题。
# Create a training list and test list (looks something like this):
train = [('this hostel was nice',2),('i hate this hostel',1)]
test = [('had a wonderful time',2),('terrible experience',1)]
# Loading mo
浏览 0提问于2017-03-28得票数 0
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如何在文本分类中减少特征的数量？
、、、、
我正在做方言文本分类，我正在使用带有朴素贝叶斯的countVectorizer。功能的数量太多了，我收集了20,000条4种方言的推文。每种方言都有5000条推文。特征总数为43K。我在想也许这就是为什么我会过度着装。因为当我在新数据上测试时，准确率下降了很多。那么，我如何确定特征的数量，以避免数据过度拟合？
浏览 57提问于2019-05-20得票数 0
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我在一组简短的文档上训练了一个分类器，并在得到一个二进制分类任务的合理f1和准确性分数之后对它进行了腌制。
在培训过程中，我减少了使用sciki学习countVectorizer cv的特性数量：
cv = CountVectorizer(min_df=1, ngram_range=(1, 3), max_features = 15000)
然后使用fit_transform()和transform()方法获得转换后的列车和测试集：
transformed_feat_train = numpy.zeros((0,0,))
transformed_feat_test =
浏览 8提问于2014-09-23得票数 5
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我从一个sqlite3数据库中获得了文本。我想通过首先得到文本的向量和CountVectorizer来比较文本的相似性。我还有一个字典，其中存储与messageID相关的文本(作为字典键)。如何将每个文本向量与其messageID联系起来？例如，使用如下所示的向量数组
[[1 1 0 1 1 0 1]
[0 1 1 1 1 0 1]
[0 1 0 1 1 1 1]]
我想知道messageID = 0有向量[1 1 0 1 1 0 1]。向量大小和数组随每一条新消息的大小而增大。
我试着把字典放到CountVectorizer中，只试着对一条消息进行评估，但都没有效
浏览 1提问于2019-09-22得票数 0
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正如标题所说，我在训练数据上使用带有CountVectorizer的fit_transform。然后我只对测试数据使用tranform ...这是否与仅在训练上使用fit和仅在测试数据上使用tranform相同？
浏览 3提问于2016-10-12得票数 0
我正在处理一个问题，在这个问题上，我需要预测与培训数据文件中的另一个文本相对应的文本。例如:如果我的值类似于我的一个列中的软件，而另一个相应的列中包含一个值adobe，那么我的算法也应该能够对我的测试数据进行预测。例如，如果我的测试数据有Tableau，那么预测的类别应该是对应于它的软件。这里有一些数据选项，如软件、税收等，与它们相对应的还有一些子类别。我的工作是根据测试数据中的主要类别预测正确的子类别。
我应该做些什么来提高我的准确性？n_ngram对准确度有很大影响吗？我能看到一些但不是很多。
from sklearn.featureextraction.text import Count
浏览 0提问于2019-08-10得票数 2
当我使用随机森林分类器时，我得到了这个错误。这是我的代码：
import quandl, math
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import datetime
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from
浏览 2提问于2017-06-03得票数 1
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我是机器学习的新手，我正在使用CountVectorizer模型创建一个小项目。我将我的数据拆分到80% -20%。80%用于训练模型，20%用于测试模型。我的模型可以在20%的测试数据上正常运行，但是我可以用来在类似于训练数据集的不同数据集上测试我的模型吗？
我使用joblib来转储和加载我的模型。
from joblib import dump, load
dump(pipe, filename)
loaded_model = load('filename')
我的问题是如何使用不同的数据集直接测试我的模型？
浏览 3提问于2020-07-14得票数 0
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每次创建/添加用户时，我都使用hook_user_save()创建新词汇表。
问题是如何为新词汇添加用户权限？
浏览 0提问于2017-07-09得票数 0
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我已经使用python创建了一个文本分类模型。我有一个CountVectorizer，它产生了一个2034行4063列(唯一的单词)的文档术语矩阵。我保存了用于新测试数据的模型。我的新测试数据
test_data = ['Love', 'python', 'every','time']
但问题是，我将上面的测试数据标记转换为特征向量，但它的形状不同。因为模型期望的向量是4063。我知道如何通过获取CountVectorizer的词汇表并在测试数据中搜索每个标记并将其放入索引中来解决此问题。但是在scikit中有没有什么简单的方法
浏览 0提问于2015-05-17得票数 2
考虑以下代码：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
vectorizer.fit(documents)
当有大量文档时，fit函数需要很长时间才能运行(在我的例子中是100 K)。如何查看进度(即进度栏或计数)？没有verbose选项。
浏览 12提问于2022-02-11得票数 0
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我正在使用scikit-learn对文本文档进行聚类。我使用CountVectorizer、TfidfTransformer和MiniBatchKMeans类来帮助我做到这一点。新的文本文档一直被添加到系统中，这意味着我需要使用上面的类来转换文本并预测聚类。我的问题是:我应该如何在磁盘上存储数据？我是否应该简单地处理向量化器、转换器和kmeans对象？我应该只保存数据吗？如果是这样，我如何将其添加回向量器、transformer和kmeans对象？
任何帮助都将不胜感激
浏览 2提问于2012-06-21得票数 5
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我已经编写了下面的示例代码
import numpy as np
import pandas as pd
import csv
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
text = ["this is dog" , "this is bull dog" , "
浏览 2提问于2015-05-26得票数 2
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我尝试用一个有两列的数据集--摘要和解决方案--来解决词袋问题。我正在使用KNN。训练数据集有91列，测试数据集有15列。
为了生成向量，我使用以下代码段。
vectorizer = CountVectorizer()
train_bow_set = vectorizer.fit_transform(dataset[0]).todense()
print( vectorizer.fit_transform(dataset[0]).todense() )
print( vectorizer.vocabulary_ )
我训练过它。
classifier = KNeighborsClassif
浏览 3提问于2018-12-13得票数 1
我可以从一个文件中输入测试数据，没有任何问题。然而，每当我试图从一个目录中的多个文件中输入数据时，我得到了以下错误: AttributeError：'NoneType‘对象没有'lower’属性。请看我下面的代码，我将感谢任何帮助。谢谢。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from nltk.corpus import stopwords
import numpy as n
浏览 2提问于2013-07-02得票数 4
我有以下带有数据的数据：
index field1 field2 field3
1079 COMPUTER long text.... 3
field1是一个类别，field2是一个描述，field3只是Field1的整数表示。
我正在使用以下代码学习sklearn到类别映射的field2：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn
浏览 0提问于2018-11-25得票数 1
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我正在尝试使用scikit-learn构建一个简单的SVM文档分类器，并使用以下代码：
import os
import numpy as np
import scipy.sparse as sp
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feat
浏览 5提问于2014-03-23得票数 4
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我有一个工作程序，但我意识到测试数据中的一些重要的n-gram不是我在训练数据中允许的6500 max_features的一部分。有没有可能添加一个像“说谎者”或“可悲”这样的特征，作为我用我的训练数据训练的特征？ 这是我目前用来做向量化器的东西： vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2)
,max_features=6500)
X = vectorizer.fit_transform(train['text'])
feature_names = vectorizer
浏览 197提问于2021-09-13得票数 2
我试着把一篇课文分类为6个不同的类。因为我有一个不平衡的数据集，所以我还使用了SMOTETomek方法，它应该综合平衡数据集和其他人工样本。
我已经注意到了一个巨大的分数差异，当应用它通过管道vs‘一步一步“，其中唯一的区别是(我相信)我使用的地方，train_test_split
以下是我的特征和标签：
for curr_features, label in self.training_data:
features.append(curr_features)
labels.append(label)
algorithms = [
linear_model.SGDCl
浏览 0提问于2021-05-29得票数 0
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我对堆栈溢出和其他地方进行了相当广泛的研究，似乎找不到下面问题的答案。
我试图修改一个函数的参数，这个参数本身就是GridSearchCV function of sklearn. More specifically, I want to change parameters (herepreserve_case =preserve_case中的一个参数。
以下是具体代码：
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.naive_bayes i
浏览 0提问于2018-06-05得票数 7
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我有一个单词列表(实际上它们是标记化的，受监督的)：
data = [['this', 'is', 'my sentence'], ['try'], ...]
现在，我想在我的data上使用CountVectorizer (每个列表实际上是一个句子)。我该怎么做呢？
很明显，我不能连接句子中的每个单词，因为它们是标记化的，我想计算每个标记。
更准确地说，我们以常规的方式将语料库传递给向量器，如下所示：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vecto
浏览 4提问于2018-10-23得票数 1
我有一个python脚本，它将文本分为正的或负的。我有一个数据集，在对我得到的文本进行预处理之后，我将它分割成训练和测试数据。
对训练数据的准确率为91%测试数据的准确性为87%
当我尝试真实的数据时，它给了20%的精度，，误差在哪里?？
经过训练的数据
Accuracy: 91.459%
Best parameters set found on development set:
{'bow__ngram_range': (1, 2), 'tfidf__use_idf': True}
Optimized model achieved an ROC of:
浏览 6提问于2020-07-22得票数 0
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纸袋和垃圾邮件分类器
、、、、
使用Bernoulli朴素贝叶斯、Logistic回归和支持向量机实现了垃圾邮件分类器。使用单词袋(BoW)方法对整个安然垃圾邮件数据集进行算法培训.预测是在UCI短信垃圾收集数据集上进行的。我有三个问题：
在测试期间，在创建术语频率矩阵时，如果我的培训BoW中没有一个单词出现在我的测试电子邮件/smses中，该怎么办？那么，对于这些数据点，文档向量不是零向量吗？我该怎么处理呢？
如果BoW中没有我测试邮件/短信中的新词呢？
如何选择我的BoW以提高我的预测精度？
浏览 0提问于2020-12-16得票数 1
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1回答
当我尝试使用朴素贝叶斯分类器进行预测时，我正在与维度错误作斗争。
数据由句子列和情感列(也称为标签)组成。我想使用朴素贝叶斯分类器来预测每句话的情绪。
我从分离测试、训练和验证数据集开始。
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import (CountVectorizer,TfidfVectorizer, TfidfTransformer)
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_selection import Selec
浏览 14提问于2021-03-03得票数 0
如果我有一些包含短语"1:1“的文本。如何让CountVectorizer将其识别为令牌？
text = ["first ques # 1:1 on stackoverflow", "please help"]
vec = CountVectorizer()
vec.fit_transform(text)
vec.get_feature_names()
浏览 2提问于2017-03-18得票数 1
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我正在尝试使用scikit-学习DecisionTree和Pandas对文本进行分类:首先，我构建了一个如下所示的Dataframe：
cat1 cat2 corpus title
0 0 1 Test Test Test erster titel
1 1 0 Test Super Super zweiter titel
2 0 1 Tes
浏览 3提问于2015-11-20得票数 4
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我正在尝试用sklearn做情感分析。以下是我的代码： products=pd.read_csv("amazon_baby.csv")
products.head(3)
name review rating
0 Planetwise Flannel Wipes These flannel wipes are OK, but in my opinion ... 3
1 Planetwis
浏览 24提问于2020-07-20得票数 0
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我正在尝试将CountVectorizer()与Pipeline和ColumnTransformer结合使用。因为CountVectorizer()生成稀疏矩阵，所以我使用FunctionTransformer来确保ColumnTransformer在组合结果矩阵时能够正确地生成hstack。
import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, FunctionTransformer
from sklearn.compose i
浏览 17提问于2022-04-09得票数 1
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我跟随这个例子在线进行简单的文本分类
当我像这样创建分类器对象时
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
twenty_train = fetch_20newsgroups(subset='train', shuffle=True)
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(twenty_train.
浏览 0提问于2019-09-23得票数 0
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更新
我正在进行机器学习文本分类，我用它来做svc线性内核，除了最后一行代码(打印(svm_model_linear.predict_proba(测试)，实际上我正在构建一个分类器，其中有自行车、足球和羽毛球三种类型，我有一些facebook上的人状态，被标记在这些类别上，我训练过分类器，也用train_test_split训练过分类器，在这之后，我有一些状态没有标记，我想分类，但是最后一行代码给了我错误。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
cv = CountVectorizer(max_features
浏览 2提问于2017-11-03得票数 5
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我不知道我是否在sklearn CountVectorizer中遇到了一个可能的bug，或者我只是简单地误解了什么。
我正在处理一小部分包含各种括号字符串的文本，其中只有一些需要删除。经过一些实验，我决定简单地列出这些括号的列表，这是我在下面列出的一个子集：
parentheticals = [ "\(laughter\)", "\(applause\)", "\(music\)", "\(video\)" ]
由于我没有找到解决CountVectorizer要求它接收字符串或字符串列表的方法，所以我使用了这个小正则函数：
def
浏览 1提问于2020-05-25得票数 3
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我试着训练和测试一个朴素的Bayes模型使用scikit-学习，但正在经历的问题。我有一个CSV格式的数据集与标签电子邮件(1或0)。守则是：
def nb_model(dataset):
ds = dataset
count_vec = CountVectorizer()
mail_tokens = count_vec.fit_transform(ds['mail']) #analyse and vectorize text within sample_ds['mail']
from sklearn.model_selection im
浏览 6提问于2022-04-03得票数 0
1回答
我正在尝试在亚马逊的精品食品评论数据集上实现朴素贝叶斯。你能回顾一下代码并指出为什么交叉验证准确性和测试准确性之间存在如此大的差异吗？
从概念上讲，下面的代码有什么问题吗？
#BOW()
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
bow = CountVectorizer(ngram_range = (2,3))
bow_vect = bow.fit(X_train["F_review"].values)
bow_sparse = bow_vect.transform(X_train["
浏览 0提问于2018-09-02得票数 0
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
1回答
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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我打算读取一个SQL文件，并使用CountVectorizer来获取单词的出现。
到目前为止，我有以下代码：
import re
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
df = pd.read_sql(q, dlconn)
print(df)
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts= count_vect.fit_transform(df)
print(X_train_co
浏览 0提问于2018-09-14得票数 3
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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
我正在使用NLTK和scikit-learn的CountVectorizer的组合来对单词进行词干和标记化。
下面是CountVectorizer的简单用法示例
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vocab = ['The swimmer likes swimming so he swims.']
vec = CountVectorizer().fit(vocab)
sentence1 = vec.transform(['The swimmer likes swimming.
浏览 0提问于2014-10-01得票数 22
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阅读的文档后，我想知道为什么字符串列表与列表中的原始文本字符串之间存在明显的区别。
SKLEARN文档提供了以下示例，该示例运行良好：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = ['This is the first document.', 'This document is the second document.', 'And this is the third one.', 'Is this the first document?'
浏览 4提问于2021-05-27得票数 1
我使用定义ngram_vectorizer = CountVectorizer(binary=True)和ngram_vectorizer = CountVectorizer(binary=False)来运行我的脚本 混淆矩阵的结果对于两者来说是不同的。可以帮助我理解二进制是做什么的？
浏览 119提问于2019-06-26得票数 1
在Google上的以下代码中，当它到达toarray方法时，它使用所有的RAM。我寻找了一个答案，有人建议使用HashingVectorizer。如何在下面的代码中实现它？
cv.fit_transform(data_list)的形状是(324430, 351550)
# Loading the dataset
data = pd.read_csv("Language Detection.csv")
# value count for each language
data["Language"].value_counts()
# separating the i
浏览 9提问于2022-07-02得票数 0
回答已采纳
我是这样使用GridSearchCV的：
corpus = load_files('corpus')
with open('stopwords.txt', 'r') as f:
stop_words = [y for x in f.read().split('\n') for y in (x, x.title())]
x = corpus.data
y = corpus.target
pipeline = Pipeline([
('vec', CountVectorizer(stop_wor
浏览 15提问于2016-11-15得票数 2
回答已采纳
5回答
如果字符串中没有单词，我会尝试将其添加到字符串中。我将字符串转换成这样的array(an)，并使用push添加新词，但新词被添加了(an.length - 1)次。
我该如何解决这个问题呢？
var ime = "open it now"
var an = ime.split(' ')
var ene = "itt"
for(var i = 0; i < ano.length; i++){
if(an[i] != ene)
an.push(ene)
}
console.log(an)
浏览 1提问于2014-07-25得票数 1
1回答
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
回答已采纳
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