我从中得到的理解是，如果max_feature =n，这意味着它是根据Tf-IDF值选择前n个特征。我浏览了scikit learn上的TfidfVectorizer文档，但没有正确地理解它。
浏览 0提问于2018-07-06得票数 0
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer X_tfidf= tfidf.fit_transform(df['liststring']).toarray() reverse_vocab ={v:k for k,v in vocab.items()}
feature_names = <em
浏览 7提问于2020-11-12得票数 2
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sample.dtm <- create_dtm (sample.it, vectorizer, vtype = "dgTMatrix", progressbar = FALSE)> sample.tfidf <- fit_transform(sample.dtm, tfidf)
Error in fit_transform.Matrix(sample.dt
浏览 13提问于2019-10-26得票数 0
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CountVectorizer(ngram_range=(1,2), stop_words=stopwords1)X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_
浏览 1提问于2018-05-09得票数 4
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\toprule \midrule 2 & \parbox{2cm}{TFIDF: \\LSA: } & \parbox{2cm}{
浏览 6提问于2022-04-17得票数 1
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norm=None范数-L2
、、、、
a bottle of red']
vec = TfidfVectorizer(stop_words='english')tfidf= vec.fit_transform(test_doc)
feature_matrix = tfidf.todense
浏览 3提问于2018-04-13得票数 2
不确定这是否是在这两列上应用fit_transform的正确方法。目前我正在编写一个分类器来预测欺诈性的招聘信息。我对“description”和“requirements”栏感兴趣。我不知道是否有一种方法可以在同一行中进行这两种转换。 preprocessor = TfidfVectorizer(stop_words='english', strip_accents='unicode', norm='l2', use_idf=False,smooth_idf=False)
XX = preprocessor.fit_transform(X[&
浏览 20提问于2020-11-19得票数 0
### Create the vectorizer methodtext_tfidf = tfidf_vec.fit_transform(title_text)
浏览 1提问于2020-10-30得票数 2
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,"commentN"]tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=10,ngram_range=(1,3),analyzer='word')为了更好地了解我的模型，我想获得最具代表性的特性，我尝试了：
print("these are the feature
浏览 1提问于2016-12-23得票数 0
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首先，我将tfidf_vectorizer应用于我的培训数据。X_train_counts = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train)print(test)(0, 45295) 1.0test = tfidf_vectorizer.transform([&#
浏览 0提问于2020-08-05得票数 1
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idf(word, articles): vec=[] if word in article:
vec.append(tfidf
浏览 2提问于2013-09-03得票数 1
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我的网络看起来是这样的：q2_tfidf = Input(name='q2_tfidf', shape=(max_sent, 300))
q2_tfidf = LSTM(100)(q2_tfidf)
distance2 =Lambda(
浏览 1提问于2018-10-08得票数 2
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我正在使用gensim来完成一些NLP任务。我已经从dictionary.doc2bow创建了一个语料库，其中dictionary是corpora.Dictionary的对象。现在，我想在运行LDA模型之前过滤掉tf-idf值较低的术语。我查看了语料库类的，但找不到访问术语的方法。有什么想法吗？谢谢。
浏览 0提问于2014-07-11得票数 8
initial room \u201c cleaned sanitized field form',下面是我使用的代码：tfidf_feature_names = vectorizer.get_feature_names()
nmf = NMF(n_components=no_topics, random_state=1,
浏览 8提问于2017-11-01得票数 1
TfidfVectorizer(max_features=10000, min_df=5, max_df=0.7, stop_words=stopwords.words('english'))tfidf_obj= tfidfconverter.fit(processed_text)//this is what will be used again
joblib.dump(tfidf_obj, 'tf-idf.joblib
浏览 10提问于2022-05-26得票数 1
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我对文本(train_v‘’doc_text‘)使用tf-Idf向量器，如下所示： tfidf_transformer = TfidfTransformer()X_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_counts)
x_train_tfidf, x_test_tfidf, y_train_tfidf,
浏览 13提问于2019-02-13得票数 2
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--我发现在我的情况下有效的解决方案--张贴在下面。希望这对某人有所帮助。，我将如何将用sklearn创建的TF-国防军的输出传递到Keras模型或张量中，然后再输入到一个密集的神经网络中？我正在处理FakeNewsChallenge数据集。任何指导都会有帮助。训练集-标题，正文，标签
BodyIDs.train_bodies -培训集分为两种不同的CSV (train_bodies，train_stances)，并通过- Body ID (num)、articleBody (text)train_stances -标题(文本)、Body
浏览 3提问于2020-08-14得票数 0
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= TfidfTransformer()neigh = NearestNeighbors(n_neighbors=1, n_jobs=-1) test=["Test if this works","Zoom zoom"] predict = count_vect.trans
浏览 3提问于2017-04-19得票数 1
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我有一个函数来获取tfidf特性，如下所示： def get_tfidf_features(data, tfidf_vectorizer=None, ngram_range=(1,2)): tfidf = tfidf_vectorizer.transform(data.Comment_text)
t
浏览 20提问于2019-09-30得票数 2
首先，我生成文件x项矩阵和tf-以色列国防军得分如下：%time tfidf_matrix_desc = tfidf_vectorizer_desc.fit_transform(descriptions)dense = tfidf_matrix_desc.todense()
print
浏览 1提问于2016-05-12得票数 1
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