特征抽取---CountVectorizer

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CountVectorizerModel的训练过程中，CountVectorizer将根据语料库中的词频排序从

高到低进行选择，词汇表的最大含量由vocabsize超参数来指定，超参数minDF，则指定词

汇表中的词语至少要在多少个不同文档中出现。

 

 

#导入相关的库

from pyspark.sql import SparkSession

from pyspark.ml.feature import CountVectorizer

#配置spark

spark = SparkSession.builder.master('local').appName("CountVectorizerDemo").getOrCreate()

#创建DataFrame，可以看成包含两个文档的，迷你语料库

df = spark.createDataFrame([

(0, "a b c".split(" ")),

(1, "a b b c a".split(" "))

], ["id", "words"])

#过CountVectorizer设定超参数，训练一个CountVectorizer，这里设定词汇表的最大量为3，设定词汇表中的词至少要在2个文档中出现过，以过滤那些偶然出现的词汇

cv =CountVectorizer(inputCol="words", outputCol='features', vocabSize=3, minDF=2.0)

#生成一个model

model = cv.fit(df)

#使用这一模型对DataFrame进行变换，可以得到文档的向量化表示

result = model.transform(df)

result.show(truncate=False)

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/SoftwareBuilding/p/9485893.html