sklearn: TfidfVectorizer 中文处理及一些使用参数

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sklearn TfidfVectorizer使用教程
Cachel Wood的博客
02-20 407
这个正则表达式的含义是匹配由两个或两个以上字母、数字或下划线组成的单词边界。对于中文文本来说，由于中文没有像英文那样明确的单词边界（空格分隔），所以它会将连续的中文文本当作一个整体来处理，从而出现较长的短语作为特征的情况。下面为你提供一个详细的使用教程，涵盖基本使用、参数设置、中文处理等方面。得到较长的 “词汇”（实际上这些可能并不是传统意义上的单个词，而是短语）且未进行分词处理，主要和。能够正确处理中文文本，你需要先对中文文本进行分词处理。默认是基于英文的分词规则，它使用正则表达式。
sklearn: 利用TruncatedSVD做文本主题分析
blmoistawinde的博客
10-27 1万+
    本文是一个使用sklearn中的TruncatedSVD进行文本主题分析的简要demo。通过主题分析，我们可以得到一个语料中的关键主题，即各个词语在主题中的重要程度，各个文章在各个主题上的倾向程度。并且可以根据它们，得到主题对应的关键词以及代表性文本。我前面写的一篇数据分析 一文看评论里的中超风云 就用到了主题分析的一种：     下面介绍的形式是LSI（潜在语义分析），主题模型中较早也...
python学习 文本特征提取(二) CountVectorizer TfidfVectorizer 中文处理
shuihupo的博客
07-05 1万+
上一篇博客shuihupo 博客地址，https://blog.youkuaiyun.com/shuihupo/article/details/80923414 shuihupo对字典储存的的数据，我们使用CountVectorizer对特征进行抽取和向量化。 在文本数据处理中，我们遇到的经常是一个个字符串，且对于中文来说，经常要处理没有分割符的大段最原始的字符串（这种数据需要先分词，转化为一个分割好的字符...
机器学习文本特征提取：CountVectorizer与TfidfVectorizer详解
最新发布
wyy202206174248的博客
07-02 1000
在自然语言处理（NLP）和文本挖掘任务中，文本特征提取是将原始文本数据转换为机器学习模型可以理解的数值特征的关键步骤。scikit-learn提供了两种常用的文本特征提取方法：CountVectorizer（词频统计）和TfidfVectorizer（TF-IDF加权）。CountVectorizer和TfidfVectorizer是文本特征提取的基础工具，理解它们的原理和参数对于构建高效的文本处理流水线至关重要。在实际应用中：对于简单的词频统计任务，使用CountVectorizer。
TF-IDF探秘
maokunnn的博客
12-11 316
1.TF:词频，IDF:逆文本概率。存在的文本个数越多，值越小。 用户量改成pv？ 2.IDF计算：IDF(x)=log(N/N(x)),N为文本总数，N(x)为包含x的文本数 未出现的话，N(x)=0 ----》IDF(x)=log(N/(N(x)+1) 工具调研： 1）结巴分词 ok。同时可以进行关键词提取 2）nlpc-wordrank：Term重要性和主干分析。 Term重要性对组成que...
转 sklearn: TfidfVectorizer 中文处理及一些使用参数
studyvcmfc的专栏
08-14 378
https://www.cnblogs.com/caiyishuai/p/9351825.html
Python中的TfidfVectorizer参数解析
热门推荐
小白_努力
05-25 8万+
vectorizer = CountVectorizer() #构建一个计算词频（TF）的玩意儿，当然这里面不足是可以做这些transformer = TfidfTransformer() #构建一个计算TF-IDF的玩意儿tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))#vectorizer.fit_trans...
特征工程四：数据特征提取TfidfVectorizer的使用
友莘居士的博客
04-27 1181
TfidfVectorizer 是 scikit-learn 中用于文本特征提取的核心工具，它将原始文本转换为 TF-IDF 特征矩阵，是自然语言处理(NLP)和文本挖掘的基础组件
Sklearn文本特征提取
Java/Python大数据随笔
05-23 807
与英文文档不同，中文文档的词汇之间没有像英文那样的自然空格分割，因此，需要额外处理，要将中文文档转换为类似英文文档中自然空格分割的格式。通过对比，我们发现，在计算中文文档TF-IDF时，需要先对文档进行特别处理，将文档处理成类似英文的自然空格分割形式，以方便应用TF-IDF矢量化器。TfidfVectorizer将原始文本转化为TF-IDF特征矩阵，从而为后续的文本相似度计算奠定基础。同样，这些特征词汇中不包含“我”、“是”、“在”和“爱”，你能解释这是为什么吗？不知道你有没有发现，这些特征词汇中不包含。
TfidfVectorizer参数解析
weixin_41745696的博客
08-06 6368
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stpwrdlst, sublinear_tf=True, max_df=0.5) ''' 关于参数： stop_words: 传入停用词，以后我们获得vocabulary_的时候，就会根据文本信息去掉停用词得到 vocabulary: vocabulary...
Python sklearn 中的TfidfVectorizer参数解析
机器学习初学者必看，关注我，一起了解机器学习
04-10 1万+
Python中的TfidfVectorizer参数解析源码阅读 阅读源码真香的呢，感觉虽然目前还不是很懂，但是很清晰知乎大牛文章函数原型函数参数 smooth_idf函数属性 df_函数方法 fit fit_transform inverse_transform(use_idf 不加的话等同于CountVectorizernorm 归一化处理，每一维度除以向量的模关于参数：参考链接 tf∗(1+...
TfidfVectorizer调参
猪逻辑公园
12-14 4667
TfidfVectorizer可以把原始文本转化为tf-idf的特征矩阵，从而为后续的文本相似度计算   token_pattern：这个参数使用正则表达式来分词，其默认参数为r"(?u)\b\w\w+\b"，其中的两个\w决定了其匹配长度至少为2的单词，默认值只匹配长度≥2的单词，一般来说，长度为1的单词在英文中一般是无足轻重的，但在中文里，就可能有一些很重要的单字词，所以设置匹配规则为：t...
tf-idf原理 & TfidfVectorizer参数详解及实战
机器学习、深度学习、文本分类、异常检测、风控等知识的积累和分享
09-05 1万+
tf-idf作为文体特征提取的常用统计方法之一，适合用于文本分类任务，本文从原理、参数详解及实战全方位详解tf-idf，掌握本篇即可轻松上手并用于文本数据分类。tf 表示（某单词在某文本中的出现次数/该文本中所有词的词数），idf表示（语料库中包含某单词的文本数、的倒数、取log），tf-idf则表示，tf-idf认为词的重要性随着它在文本中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在整个语料库中出现的频率成反比下降。idf表达式如下，其中k为包含某词的文本数，n为整个语料库的文本数。...
TFIDF Sklearn 代码调用
weixin_41021342的博客
03-14 814
sklearn 官方文档ttps://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html class sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer(input=’content’, encoding=’utf...
TfidfVectorizer中的参数norm默认值是l2
ningyanggege的博客
09-28 2582
TfidfVectorizer中的参数norm默认值是l2，而不是一直以为的None;  注释中的解释： norm是可选 ，而不是None值；如果默认为None，就会用default=None；对比图中的红圈圈； vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,3),max_df=0.5,norm=None) 输出： norm="l2"时 输...
【机器学习】TF-IDF以及TfidfVectorizer
m0_67173953的博客
09-17 1312
TfidfVectorizer使用的计算TF-IDF的公式与定义有差别。但实际上表达的意思是相同的，都是在该文档中的重要性TF乘以在语料库中的重要性IDF的乘积。np.log()其实是以e为底的，所以如果要计算以其他数为底的对数，需要进行换底公式LogablogcblogcaLoga​blogc​alogc​b​def Log(newd,number): #newd新底Log(10,10)
利用TF-IDF分词进行中文文本特征抽取
weixin_54096215的博客
08-26 496
TF-IDF 概念 代码 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizer def tf_words(): word = ["出现问题原因：与表示的是两种数据类型，而上面出现问题的原因是对str字符串使用了解码，显然是猪头不对马尾。"] new_word = [] for i in word: new_word.append(cut_word(i)) ..
tfidfvectorizer参数详解
03-24
<think>好的，用户想了解Scikit-learn中的TFIDFVectorizer的参数及其用法。我需要先回顾一下TFIDFVectorizer的相关知识，确保参数解释准确。 首先，TFIDFVectorizer是用于文本特征提取的，结合了TF-IDF的计算。它属于sklearn.feature_extraction.text模块。常见的参数包括输入配置、预处理相关、分词相关、停用词处理、N-Gram范围、TF-IDF计算参数、输出格式等。 用户提供的引用中提到了引用[1]和引用[2]，里面可能涉及TFIDFVectorizer和网格搜索参数，需要结合这些内容。例如，引用[1]直接提到了TF-IDF和TfidfVectorizer，引用[2]提到了网格搜索参数的方法，可能在参数调优时会用到。 接下来，我需要逐一解释各个主要参数，比如input、encoding、lowercase、stop_words、token_pattern等，并说明它们的作用和常见取值。例如，stop_words可以指定停用词列表，max_df和min_df用于过滤高频和低频词。 还要注意提到参数之间的关联，比如analyzer和tokenizer的配合使用，或者ngram_range如何影响特征生成。同时，需要提到这些参数对模型的影响，比如类别数量多时可能导致的维度问题，如引用[5]中提到的独热编码问题，但这里可能更适用于特征数量过多的情况，可以建议使用max_features或结合降维方法。 另外，要给出一个示例代码，展示如何使用TFIDFVectorizer，并引用用户提供的引用中的内容，比如引用[1]和引用[2]。同时，在相关问题部分，可以结合引用中的其他内容，比如网格搜索（引用[2]）或者情感分析应用（引用[4]）来生成相关问题。 需要确保回答结构清晰，分点解释参数，代码示例正确，并且相关问题有针对性，帮助用户深入理解。同时，注意引用标记的正确添加，比如在提到停用词或网格搜索时，引用对应的文献。</think>### Scikit-learn TFIDFVectorizer 参数详解及作用 TFIDFVectorizer 是文本特征提取的核心工具，通过计算词频-逆文档频率（TF-IDF）将文本转换为数值特征矩阵。以下参数详解基于 `sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer`[^1]： #### 1. **输入配置** - `input`：输入类型，默认为`'content'`，表示处理字符串或字节类型的原始文本；若为`'filename'`，则直接从文件路径读取文本。 - `encoding`：文件解码方式，默认`'utf-8'`，需根据实际文本编码调整（如`'gbk'`处理中文）。 - `decode_error`：解码错误处理策略，可选`'strict'`（报错）、`'ignore'`（忽略错误）、`'replace'`（用占位符替换）。 #### 2. **预处理相关** - `lowercase`：是否将文本转换为小写，默认为`True`，适用于英文等大小写敏感的语言。 - `preprocessor`：自定义预处理函数，可覆盖默认的预处理逻辑（如特殊符号过滤）。 - `tokenizer`：自定义分词函数，需与`analyzer='word'`配合使用，用于实现特定分词规则。 #### 3. **停用词与词频过滤** - `stop_words`：指定停用词表，可选`'english'`（内置英文停用词）或自定义列表（如中文停用词表）[^5]。 - `max_df`：忽略文档频率高于此阈值的词，默认为`1.0`（即100%文档中出现过的词被过滤），也可设为`0.8`表示过滤80%及以上文档中的词。 - `min_df`：忽略文档频率低于此阈值的词，默认为`1`（绝对计数），设为`0.01`表示过滤出现频率低于1%的词。 #### 4. **分词与N-Gram配置** - `analyzer`：分词单元类型，可选`'word'`（按词划分）、`'char'`（按字符划分）、`'char_wb'`（按字符划分但保留单词边界）。 - `token_pattern`：正则表达式定义有效词的模式，默认`r'(?u)\b\w\w+\b'`匹配长度≥2的字母数字串，需调整以适配中文（如移除`\b`边界符）。 - `ngram_range`：N-Gram范围，默认为`(1,1)`（仅单字词），设为`(1,2)`可生成1-grams和2-grams组合特征[^2]。 #### 5. **TF-IDF计算参数** - `use_idf`：是否启用逆文档频率（IDF）加权，默认为`True`；若设为`False`，则退化为仅计算词频（TF）。 - `smooth_idf`：是否对IDF平滑处理（加1避免除零错误），默认为`True`。 - `sublinear_tf`：是否对词频进行亚线性缩放（如使用`1+log(tf)`代替原始频次），默认为`False`。 #### 6. **输出格式控制** - `max_features`：最大特征数，按词频排序后取前N个词，用于控制特征矩阵维度。 - `dtype`：输出矩阵的数据类型，默认`float64`，可设为`float32`以节省内存。 - `norm`：向量归一化方式，可选`'l1'`、`'l2'`或`None`，默认为`'l2'`（欧氏归一化）。 #### 示例代码 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer corpus = ["机器学习需要数学基础", "深度学习是机器学习的分支"] vectorizer = TfidfVectorizer( stop_words=["需要", "是"], # 自定义停用词 ngram_range=(1, 2), # 生成1-grams和2-grams max_features=100 # 限制特征数量 ) X = vectorizer.fit_transform(corpus) print(vectorizer.get_feature_names_out()) # 输出特征词列表 ``` ### 参数调优建议 - 通过 `GridSearchCV` 或 `RandomizedSearchCV` 搜索最佳参数组合（如`ngram_range`、`max_df`）。 - 高维数据可结合 `PCA` 或 `TruncatedSVD` 降维。
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