在Spark/Scala ML中使用RegexTokenizer()后,StopWords()无法工作的原因是,RegexTokenizer()将文本数据按照指定的正则表达式进行分词,生成了一个包含所有单词的列表。然而,StopWords()函数需要一个包含停用词的列表作为输入,以便过滤掉这些常见词语。
解决这个问题的方法是,在使用StopWords()之前,需要先将RegexTokenizer()生成的单词列表转换为DataFrame的一列。然后,使用StopWordsRemover类来过滤停用词。
下面是一个示例代码:
import org.apache.spark.ml.feature.{RegexTokenizer, StopWordsRemover}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("StopWordsExample")
.getOrCreate()
// 创建一个示例数据集
val data = Seq(
(0, "Hello world"),
(1, "I am learning Spark"),
(2, "Spark is great")
).toDF("id", "text")
// 创建RegexTokenizer实例
val tokenizer = new RegexTokenizer()
.setInputCol("text")
.setOutputCol("words")
.setPattern("\\W") // 使用非单词字符进行分词
// 使用RegexTokenizer对文本进行分词
val tokenized = tokenizer.transform(data)
// 创建StopWordsRemover实例
val remover = new StopWordsRemover()
.setInputCol("words")
.setOutputCol("filtered")
// 使用StopWordsRemover过滤停用词
val filtered = remover.transform(tokenized)
// 打印结果
filtered.select("id", "filtered").show(false)
这段代码首先创建了一个SparkSession,并定义了一个包含文本数据的DataFrame。然后,创建了一个RegexTokenizer实例,并使用它对文本进行分词。接下来,创建了一个StopWordsRemover实例,并使用它过滤停用词。最后,打印了过滤后的结果。
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