我正在尝试理解如何使用sklearn创建文本聚类。我有800个文本(600个训练数据和200个测试数据),如下所示:
Texts # columns name
1 Donald Trump, Donald Trump news, Trump bleach, Trump injected bleach, bleach coronavirus.
2 Thank you Janey.......laughing so much at this........you have saved my sanity in these mad times. Only bleach Trump is u
我想使用朴素贝叶斯模型作为基线,在分类任务,我正在工作。我发现这个非常有用的教程:https://www.geeksforgeeks.org/applying-multinomial-naive-bayes-to-nlp-problems/和我想把它应用到我的问题中。
我的数据集有一个数据格式,包含行、文本和颜色,标签、原始文本、预处理文本等等。
我的代码是这个
# cleaning texts
import pandas as pd
import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.porter im
我从Custom Vision下载了一个tensorflow模型,并希望在珊瑚tpu上运行它。因此,我将其转换为tensorflow-lite,并应用混合训练后量化(据我所知,这是唯一的方法,因为我无法访问训练数据)。你可以在这里看到代码:当我尝试为边缘tpu编译它时,我得到了以下结果:
Edge TPU Compiler version 2.0.258810407
INFO: Initialized TensorFlow Lite runtime.
Invalid model: model.tflite
Model not quantized
你知道我的问题是
我有一个文本数据的数据库,并创建了一个小计数器来从整个数据库中获取单词计数。最常见的单词是常见的疑点('is','and‘等)最不常见的是各种各样的表情符号、美元价值、打字错误等等。我想从文本中删除单词,这样我就可以向量化那些不是最常见或最不常见的值。但是,非常不常见/异常的单词列表大约有60万个条目:
stopwords = []
for key, value in ctr.items(): #ctr is a Counter() object of words in the entire corpus of text and their counts
我有一组包含在列表中的文本,这些文本是从csv文件中加载的。
texts=['this is text1', 'this would be text2', 'here we have text3']
我想用词干词来创建一个文档术语矩阵。我还认为它们有:
[['text1'], ['would', 'text2'], ['text3']]
我想要做的是创建一个DTM,对所有的词干项进行计数(然后我需要对行执行一些操作)。
对于没有词干的文本,我可以通过使用fn_tdm_df repor
由于数据集不平衡,我一直试图对其进行过采样。我正在进行二进制文本分类,并希望在我的两个类之间保持1的比率。我正在尝试用击打装置来解决这个问题。
我遵循了本教程:
然而,我遇到一个错误,它说:
ValueError:无法将字符串转换为浮动
这是我的代码:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from skle
我使用CountVectorizer为每个文档生成向量。在我的例子中,文档是一个由1-5个单词组成的简短文本.
for i, doc in enumerate(documents):
if doc: # make sure there is no empty document.
corpus.append(doc)
countVectorizer = CountVectorizer()
weight_arr = countVectorizer.fit_transform(corpus)
for doc_index, count_vector in enumerate
我在sklearn中处理大量的文本数据。首先,我需要向量化文本上下文(字数统计),然后执行TfidfTransformer。我有以下代码,它似乎没有将CountVectorizer的输出转换为TfidfTransformer的输入。
TEXT = [data[i].values()[3] for i in range(len(data))]
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
vecto
在使用this post中描述的dplyr在R中执行情感分析时,我的一些行似乎丢失了。我提供了一组6个荷兰语句子。可以看出,行3和6不会出现在包括情感分析的新df中。 我尝试将"drop"更改为"keep"、"drop"和"NULL"。我还尝试在df %>%解决方案之后对某些部分进行标签处理,但都没有结果。 有没有人能给我解释一下这种行为?我怎么才能修复它呢? library(tidyverse)
library(xml2)
library(tidytext)
#Example data set
text = c(
在文本分析的情况下,当我应用fit()方法时,到底发生了什么?那么transform()对数据做了什么呢? 对于numerical数据类型,我可以理解它,但对于文本数据,我无法将其可视化。 我有一个文本数组 sents_processed[0:5]
['so there is no way for me plug in here in us unless go by converter',
'good case excellent value',
'great for jawbone',
'tied charger for con
我想展示一个模型的例子,该模型过度拟合了测试集,并且不能很好地对未来的数据进行泛化。
我将新闻数据集分成3组:
train set length: 11314
test set length: 5500
future set length: 2031
我正在使用一个文本数据集并构建一个CountVectorizer。我正在创建一个网格搜索(没有交叉验证),每个循环都会测试向量化器上的一些参数('min_df','max_df')和我的模型LogisticRegression上的一些参数('C','fit_intercept',
我在用scikit学习文本进行分类。我用过CountVectorizer。我认为CountVectorizer应该只用于训练数据,而不是所有的数据(特性)。
我已经在所有数据(特性)上使用了它,并且代码工作正常,但是当我只在培训中使用它时,它显示了以下错误:
TypeError:传递稀疏矩阵,但需要密集数据。使用X.toarray()将其转换为密集的numpy数组。
这是我的代码(代码非常简单,例如,它只是):
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.f