sklearn--CountVectorizer提取的词频矩阵的表示

最新推荐文章于 2025-08-16 18:40:12 发布

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本文解析了词频矩阵在信息技术中的重要性，介绍了如何通过[4,9]形状的矩阵来量化文本中词汇的分布，展示了如何在文档分类和文本分析中利用这种矩阵进行统计。

词频矩阵

在这里插入图片描述
如上图，矩阵的shape为[4, 9]，行数为document的数目，列数为vocabulary的大小。

其中矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频

参考文献

http://www.bubuko.com/infodetail-615761.html
https://www.jianshu.com/p/c7e2771eccaa?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=reader_share&utm_source=weixin

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详解sklearn——CountVectorizer

大脸猫的博客

07-26

5813

One-hot 这里的One-hot与数据挖掘任务中的操作是一致的，即将每一个单词使用一个离散的向量表示。具体将每个字/词编码一个索引，然后根据索引进行赋值。 One-hot表示方法的例子如下：句子1：我爱北京天安门句子2：我喜欢上海首先对所有句子的字进行索引，即将每个字确定一个编号： { '我': 1, '爱': 2, '北': 3, '京': 4, '天': 5, '安': 6, '门': 7, '喜': 8, '欢': 9, '上': 10, '海': 1

使用Python的scikit-learn（sklearn）中的CountVectorizer

2301_79366332的博客

09-23

192

它可以将文本转换为词频矩阵，其中每个文档表示为一个向量，向量的每个元素表示相应词的计数。在本文中，我们将介绍如何使用Python的sklearn中的CountVectorizer，并提供相应的源代码示例。通过使用CountVectorizer，我们可以将文本数据转换为数值特征向量，为后续的机器学习任务提供输入数据。输出的词频矩阵是一个稀疏矩阵，每一行代表一个文档，每一列代表一个特征词。除了默认的特征提取方式外，CountVectorizer还提供了一些其他的参数和选项，可以根据需要进行配置。

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词频矩阵TfidfVectorizer结果与稀疏矩阵csr_matrix的遍历

NLP翟

06-04

2323

关系 TfidfVectorizer的结果是由csr_matrix这种方式组织的，在数据结构中稀疏矩阵的实现是csr_matrix。这是由于矩阵中有大量的0元素占据了大量的空间，从而采用稀疏矩阵来压缩空间。 csr_matrix可以调用toarray()方法转变为真正的矩阵，利用numpy的索引方式来进行对元素的精确索引。问题但是有时候由于矩阵太大，而使得csr_matrix转变为numpy矩阵时，计算机的内存会“爆掉”。使得无法转变，这就会带来一个问题——无法使用简洁的方式来索引元素。解决方法 ge

构建词频矩阵, 从而得到TF、IDF

NT的博客

06-04

2609

""" 构建词频矩阵, 从而得到TF、IDF""" import csv import math import re import jieba import numpy as np import scipy.sparse as ss # 加载补充词典 jieba.load_userdict("./words/dict.txt") stopwords = [] # 去除停用词 for sto...

文本词频Countvectorizer

liuwei063608的专栏

07-12

3205

1. 文本词频Countvectorizer 1.1 概念 CountVectorizer旨在通过计数来将一个文档转换为向量。当不存在先验字典时，Countvectorizer作为Estimator提取词汇进行训练，并生成一个CountVectorizerModel用于存储相应的词汇向量空间。该模型产生文档关于词语的稀疏表示，其表示可以传递给其他算法，例如LDA。在CountVectori

利用sklearn计算词频

hfut_jf的专栏

12-12

7173

python机器学习库sklearn提供了文本数据处理的函数，其中可以借助计算tfidf的函数计算词频，具体代码如下 # encoding=utf-8 # 计算词频示例 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.feature_extraction.text import CountVec

详细了解sklearn中的CountVectorizer

2302_76568160的博客

08-12

933

CountVectorizer 是 scikit-learn（一个流行的 Python 机器学习库）中的一个文本特征提取类，其核心功能是将一系列原始文本（如句子、文档）转换为基于词频（word count）的数值矩阵。它基于词袋模型（Bag of Words, BoW）思想，忽略文本的语法结构和词序，仅关注词汇在文本中出现的频率，从而将文本转化为机器可理解的数字形式。文本 1："I love machine learning"

Sentiment-Analysis-with-NaiveBays-using-CountVectorizer

03-16

最后，计数是统计每个文档中每个词汇出现的次数，构建一个词频矩阵。在进行情感分析时，我们通常会有一个预处理的阶段，这可能涉及清洗数据，去除标点符号、数字和其他非字母字符，以及标准化大小写。然后，使用`...

机器学习——CountVectorizer将文本集合转换为基于词频的特征矩阵

2302_78022640的博客

08-16

1237

CountVectorizer 是文本特征工程中非常基础且实用的工具，它能够快速将文本转换为可用于机器学习模型的数值特征矩阵。通过合理调整参数（如stop_words等），可以灵活控制特征的粒度和数量，从而适应不同的 NLP 任务。机器学习方法里常见的词向量表示方式vs深度学习方法里的词向量表示方式类别方法特点机器学习（传统词向量）主要是基于统计和矩阵分解的方法CountVectorizer（词袋模型）向量值 = 词频统计。文档 → 稀疏向量（几万维）。TF-IDF。

sklearn 文本特征提取 CountVectorizer基础使用

weixin_41989712的博客

08-24

1397

Python 机器学习文本处理中会需要统计词频，预处理删除一些无用词汇，所以CountVectorizer还是经常会使用的。 class sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(*, input=‘content’, encoding=‘utf-8’, decode_error=‘strict’, strip_accents=None, lowercase=True, preprocessor=None, tokenizer=None, stop_w

CountVectorizer 词频统计

YPL_ZML的博客

06-27

2442

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import jieba # 实例化一个con_vec对象 # con_vec = CountVectorizer(min_df=1) # 准备文本数据 # text = ['This is the first document.', 'This is the second...

sklearn tfidf模型训练，在countVector词频矩阵中即有单个字，也有单词

weixin_44492696的博客

11-19

404

sklearn tfidf模型训练，在countVector词频矩阵中即有单个字，也有单词

scikit-learn：CountVectorizer提取词频

qq_34218221的博客

09-21

3496

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html#sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer sklearn.feature_extraction.text.CountVectorize...

文档词频矩阵_[论文笔记]通过矩阵分解分析词向量

weixin_39595320的博客

11-20

949

原文:Neural Word Embedding as Implicit Matrix FactorizationNeural Word Embedding as Implicit Matrix Factorization0. Abstract 分析显示,word2vec(SGNS)实际上是对一个word-context矩阵的分解,里面的每一个cell都是word-context的互信息经过一个s...

《机器学习》——sklearn库中CountVectorizer方法（词频矩阵）

will be blogging

01-13

938

【代码】《机器学习》——sklearn库中CountVectorizer方法（词频矩阵）

快速入门Gephi可视化（2）—词频矩阵知识单元共现网络图绘制|社科必学软件|文献综述神器

weixin_58006135的博客

08-30

3730

在上期博文中，我们了解了如何利用 LDA 主题模型创建主题关系网络图，探索文本数据中的主题结构。本文将继续探讨数据可视化，在这篇博文中，我们将学习如何使用 Gephi 工具绘制共现矩阵或基于语义的网络共现图，以更好地呈现知识单元之间的关联。

介绍一下词频向量

weixin_42588672的博客

01-02

685

词频向量(term frequency vector)是一种用于表示文本内容的数字向量，它通常用于文本分类、自然语言处理和信息检索等领域。一个词频向量由若干维组成，每一维代表一个词，词频向量中每一维的数值表示对应词在文本中出现的次数。通常，对于一篇文章来说，会构建出包含所有文章中出现过的词的词频向量。例如，假设一篇文章的内容为 "The cat sat on the mat"，那么词频向量可以...

NLP—词频特征向量

令狐公子的博客

05-20

4963

词向量、TF-IDF值词向量都没有考虑单词的上下文关系，而仅仅考虑词的权重，即单词出现的频率。虽然丢失了一部分语义信息，但是在面临聚类、分类等问题时，这种词向量方法表现也不错。下面代码例子中，首先利用docs中出现的单词构建字典，然后把每句话转化为词向量形式。有些单词"I"、"is"属于停用词，不参加词频统计。同时词向量中包含大量0值，所以我们的矩阵通常是十分稀疏的。当词向量特征矩阵十分巨大时可以...

文档词频矩阵_如何通过词向量技术来计算 2 个文档的相似度？

weixin_39828847的博客

11-20

737

作者：吴俣https://www.zhihu.com/question/33952003/answer/135089460Deep Learning 派系：(1)最简单的就是两个句子分别过一个CNN或者LSTM，然后在向量空间算分，这个方法有一个trick就是千万别用MLP在向量空间算，效果大打折扣，一定要用这种，或者你把当做MLP的输入。一定要有这项，原因是其实你a和b直接连接会丢信...

使用 sklearn 的 CountVectorizer提取高频词汇

最新发布

08-22

### ### 使用 `CountVectorizer` 提取高频词汇的方法在文本数据处理中，`CountVectorizer` 是 `sklearn` 提供的一个常用工具，用于将文本数据转换为词频矩阵。通过设置参数，可以提取文本中的高频词汇，以用于后续的文本分类、情感分析等任务[^2]。 #### ### 基本用法与参数设置 `CountVectorizer` 默认会将文本拆分为单词，并统计每个单词在文档中的出现次数。可以通过 `max_features` 参数控制保留的词汇数量，该参数限制了最终输出的词频矩阵的列数，即保留出现频率最高的前 N 个词。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 示例文本数据 texts = [ "This is a sample text with some words.", "Another example of text data with different words.", "Text processing is essential for machine learning tasks." ] # 初始化 CountVectorizer，限制保留前 10 个高频词汇 vectorizer = CountVectorizer(max_features=10) # 拟合并转换文本数据 X = vectorizer.fit_transform(texts) # 查看词汇表 print(vectorizer.get_feature_names_out()) # 查看词频矩阵 print(X.toarray()) ``` 上述代码中，`fit_transform` 方法会根据输入文本构建词汇表，并返回一个稀疏矩阵表示每个文档中词汇的出现次数。`get_feature_names_out` 方法用于获取词汇表中的词列表。 #### ### 控制词汇提取的精细度除了 `max_features` 参数，还可以通过 `min_df` 和 `max_df` 来控制哪些词被纳入词汇表。`min_df` 表示一个词必须在至少多少个文档中出现才会被保留；`max_df` 则限制一个词最多在多少比例的文档中出现，超过该比例的词将被忽略。 ```python vectorizer = CountVectorizer(max_features=10, min_df=2, max_df=0.8) ``` 上述设置表示仅保留出现在至少两个文档中，且不超过 80% 文档数量的词汇。 #### ### 获取高频词汇并用于后续分析在提取出高频词汇后，可以将其用于文本分类、聚类或情感分析等任务。例如，可以结合 `TfidfTransformer` 进一步将词频矩阵转换为 TF-IDF 形式，以增强特征的区分能力。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer # 将词频矩阵转换为 TF-IDF 矩阵 tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X) # 查看 TF-IDF 矩阵 print(X_tfidf.toarray()) ``` TF-IDF 方法可以有效降低常见词的权重，同时提升稀有词的重要性，从而帮助模型更准确地识别文本特征[^1]。