我使用sklearn获取tf-IDF值,如下所示。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
myvocabulary = ['life', 'learning']
corpus = {1: "The game of life is a game of everlasting learning", 2: "The unexamined life is not worth living", 3: "Never stop learning"}
我正在处理一个庞大的tweet数据集,我从该数据集中将一个小的子集训练成四个手动分类类别。手动分类每个有大约20个tweet,而数据集有数万个tweet。这是我用来训练模型的代码。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import Mult
我有一个大小为208 (208个句子数组)的列表,如下所示:
all_words = [["this is a sentence ... "] , [" another one hello bob this is alice ... "] , ["..."] ...]
我想获取tf-idf值最高的单词。我创建了一个tf-idf矩阵:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tokenize = lambda doc: doc.split(" ")
我试图对一个文件进行分类,其中一个文件完全是培训,而另一个文件则完全是测试。有可能吗?我试过:
import pandas
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import metrics
from sklearn import cross_validation
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
我有一个文件夹有150个阿拉伯文本文件。我想找出彼此的相似之处。我怎么能这么做?我尝试了解释的方法
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
documents = [open(f) for f in text_files]
tfidf = TfidfVectorizer().fit_transform(documents)
# no need to normalize, since Vectorizer will return normalized tf-idf
pairwise_similarity = tfi
我试图用SVC在sklearn上解决一个文本分类问题。我还想检查哪一个向量器最适合我的数据:单词包CountVectorizer()或TF-IDF TfidfVectorizer()
到目前为止,我所做的是分别使用这两个向量器,一个接一个,然后比较它们的结果。
# Bag of Words (BoW)
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
count_vectorizer = CountVectorizer()
features_train_cv = count_vectorizer.fit_transform(
我尝试使用朴素贝叶斯分类器对我的样本语料库进行分类。样本语料库如下(存储在myfile.csv中):
"Text";"label"
“There be no significant perinephric collection";"label1”
“There be also fluid collection”;”label2”
“No discrete epidural collection or abscess be see";"label1”
“This be highly suggestive of epidural ab
我正在涉足ML,并且能够参加一个教程,让它能够满足我的需求。这是一个使用TfidfVectorizer和linear_kernel的简单推荐系统。我遇到了一个问题,那就是我如何通过Sagemaker使用一个端点来部署它。 import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
import json
import csv
with open('data/big_data.jso
我运行以下代码将文本矩阵转换为TF-IDF矩阵。
text = ['This is a string','This is another string','TFIDF computation calculation','TfIDF is the product of TF and IDF']
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=1.0, min_df=1, stop_word
我是一个使用文本数据的新手。
我有一个大约300,000个唯一产品名称的数据框架,我正在尝试使用k均值将相似的名称聚在一起。我使用sklearn的tfidfvectorizer将名称矢量化,并将其转换为tf-idf矩阵。
接下来,我在tf-idf矩阵上运行k均值,簇的数量从5到10。
在尝试计算为D_k ValueError: setting an array element with a sequence.解释的方差时,我遇到了卡住错误
我想绘制解释的方差与簇数的关系图,这样我就可以区分肘部在哪里。
我引用的是
from sklearn.feature_extraction.text imp
我正在应用一个将文本转换为tf-idfs的函数,但构建它似乎需要太多时间。我在想是否有可能看到使用.apply()函数的进展 people['word_count'] = people['text'].apply(get_ifidf_for_words)
people 这是我要应用的函数 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np
people = pd.read_csv('/content/drive/My Drive/people_w
我想将此tfidf过程的结果打印为文本文件中的(word,2.333)。目前,它先打印所有单词,然后打印分数。我该怎么做呢?我还希望按照IDF值对文件进行排序,以获得最重要的单词。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
results = []
with open("/Users/xyz/Documents/wholedata/X_tr.txt") as f:
for
我已经修改了本教程(),以便在路透社语料库上构建文本分类器。但是,我得到了一个错误的输入形状:
编辑:由于@Vivek Kumar的帮助,我已经解决了不良输入形状问题。但是,现在我得到了一个AttributeError:较低的未找到。经过一些研究,我认为这可能与路透社的语料库没有正确的形式有关。有什么办法能解决这个问题吗?
这是我的守则:
from sklearn.datasets import fetch_rcv1 #import reuters corpus
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from s
我在我的部分文本数据上使用sklearn中的TfidfVectorizer()来获取每个特征(单词)的词频。我当前的代码如下所示
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(analyzer='word', stop_words = 'english')
# fit_transform on training data
X_traintfidf = tfidf.fit_transform(X_train)
如果我想要从最低到最高(反之亦然
我只想用一组句子的tf*以色列国防军矩阵来计算给定句子中的一个单词。我使用来自sklearn.feature_extraction.text的sklearn.feature_extraction.text。
例子:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
sentences = ("The sun is shiny i like the sun","I have been exposed to sun")
vect = TfidfVectorizer(stop_words="
我有一个tweet的数据帧,我试图在词条化的'tweet‘列上计算Tf-Idf。我对词汇化的结果有一个问题,并且在尝试计算Tf-Idf时得到一个错误。 下面是我的代码: w_tokenizer = nltk.tokenize.WhitespaceTokenizer()
lemmatizer=WordNetLemmatizer()
def lemmatize_text(tweet):
return [lemmatizer.lemmatize(w) for w in w_tokenizer.tokenize(tweet)]
df['tweet_lemmatized
我正在使用sklearn。我试着把列的名字按tf值的顺序排列成每个文档的递减顺序吗?因此,基本上,如果一个文档有所有的停止词,那么我们就不需要任何列名。
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
msg = ["My name is Venkatesh",
"Trying to get the significant words for each vector",
"I want to get the lis
我想对一个包含许多行的文件使用TfidfVectorizer(),每一行都是一个短语。然后,我想使用一个包含少量短语的测试文件,执行TfidfVectorizer(),然后取原始文件和测试文件之间的余弦相似度,以便对于测试文件中的给定短语,我在原始文件中检索顶部N个匹配项。以下是我的尝试:
corpus = tuple(open("original.txt").read().split('\n'))
test = tuple(open("test.txt").read().split('\n'))
from sklearn.f
我正在尝试在Pandas专栏中应用TF-IDF 数据 all_cols
0 who is your hero and why
1 what do you do to relax
2 this is a hero
4 how many hours of sleep do you get a night
5 describe the last time you were relax 我知道要使用CountVectorizer,我需要将列转换为list (这就是我尝试做的)。 要应用TFIDF,我无法应用列表(我尝试将其转换为字符串)。 from sklearn.fea
我想得到一个词在整个语料库中的平均TF值。假设我们的语料库中出现了4次‘堆栈’这个词(几百个文档)。它在找到的4个文档中有这些值0.34, 0.45, 0.68, 0.78。因此,整个语料库的平均TF值是0.5625.我怎样才能为文档中的所有单词找到这个呢?
我正在使用一个科学工具-学习TF的执行-以色列国防军。这是我用于获取每个文档的TF-下手值的代码:
for i in docs_test:
feature_names=cv.get_feature_names()
doc=docs_test[itr]
itr += 1
tf_idf_vector=tfid
我是向量空间模型(VSM)的初学者。我尝试了的代码。这是一个非常好的介绍VSM,但我设法得到了不同的结果与作者。这可能是因为一些兼容性问题,因为自从编写介绍以来,似乎已经发生了很大的变化。也许我也误解了这个解释。
我用下面的代码得到了错误的答案。有人能弄清楚这是怎么回事吗?我在下面发布代码的结果,下面是正确的答案。
我已经做了手工计算,所以我知道网站的结果是好的。还有一个使用相同的代码,但它的结果也与网站不同。
import numpy, scipy, sklearn
train_set = ("The sky is blue.","The sun is bright
我想从下面的文档中分别计算tf和idf。我用的是蟒蛇和熊猫。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'docId': [1,2,3],
'sent': ['This is the first sentence','This is the second sentence', 'This is the third sentence']})
我想使用Tf-Idf的公式进行计算,而不是使用Sklearn库。
在标记化之后,我已经将其用于TF计算:
tf
我正在使用一个很棒的库scikit-learn在我的数据集上应用lda/nmf。
from __future__ import print_function
from time import time
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer
from sklearn.decomposition import NMF, LatentDirichletAllocation
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
n_sampl
当我试图部署这个模型时,我会得到以下错误。
ValueError: X has 3 features, but LinearSVC is expecting 64852 features as input
下面的数据示例。
data = [[3409, False, 'Lorum Ipsum'], [0409, True, 'dolor sit amet consectetuer'], [7869, False, 'Aenean commodo ligula eget dolor']]
df = pd.DataFrame(data, column