最近，我开始阅读更多关于NLP和以下Python教程的内容，以便了解更多关于这个主题的知识。在学习其中一个教程时，我观察到他们使用每个tweet中的稀疏字数矩阵(使用CountVectorizer创建)作为TfidfTransformer的输入，后者处理数据并将其提供给分类器进行训练和预测。pipeline = Pipeline([ ('tfid
浏览 14提问于2019-02-19得票数 2
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我有一个csv文件的3000多个评论，我正在训练我的分类器60%的这些评论。当我试图对分类器进行自定义检查以使用CountVectorizer.transform()预测标签时，会引发以下错误： def preprocess(): count_vectorizer =
浏览 2提问于2016-04-19得票数 3
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。from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
vectorizer = CountVectorizer(min
浏览 2提问于2016-07-31得票数 5
在它上使用CountVectorizer，然后使用gensim api来增加词频。我试着拟合它，但得到了这个错误。下面是我的代码：cv = CountVectorizer(max_featuresshuffle=True)from gensim.sklearn_api import
浏览 0提问于2018-12-18得票数 1
我对Tfidftransformer和Tfidfvectorizer的用法有点困惑，因为它们看起来很相似。一个使用单词转换矩阵(Tfidfvectorizer)，另一个使用已经转换的文本(使用CountVectorizer)转换为矩阵。
有人能解释一下这两者之间的区别吗？
浏览 29提问于2020-06-07得票数 2
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背景textDescription -一些较长的文本时间戳-一个浮点代表一天中的一个小时(例如18.0 =6:00 11，11.5 =11:30)text_pipeline = pipeline.Pipeline([
('vect', feature_extraction.
浏览 23提问于2022-04-27得票数 0
我有一个字符串列表，我将其fit_transform到CountVectorizer中。当我尝试TfidfTransform它时，我得到了错误：count_vect =CountVectorizer()
from sklearn.feature_extraction.textimport TfidfTransform
浏览 15提问于2018-01-27得票数 2
我使用CountVectorizer和TFIDFTransformer来创建稀疏矩阵。我正在对CountVectorizer标记器中使用的自定义tokenize_and_stem函数中的字符串执行两个预处理步骤。from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
SVM = Pipeline([('vect', CountVectorizerngram_range= (1, 2)
浏览 0提问于2019-01-24得票数 2
使用sklearn进行此操作的一些方法如下：
TfidfVectorizerCountVectorizer+TfidfTransformer和TfidfVectorizer有什么区别？
浏览 9提问于2020-10-27得票数 1
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我有一个文本预处理管道： ('count_vectorizer', CountVectorizer()), ('tfidf_transformer', TfidfTransformer(norm='l2', use_idf=True)),我希望在具有多个估值器的流水线上执行交叉验证这是一个可行的解决方案，但
浏览 1提问于2022-03-05得票数 0
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在这个示例管道中，我有一个TfIDF向量器和一些用FeatureUnion和分类器包装的自定义特性，然后对训练数据进行拟合并进行预测：
from sklearn.pipeline import FeatureUnion我想对文本进行部分词性标注，并在tagget文本上使用不同的向量器。
浏览 1提问于2016-03-27得票数 9
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因此，测试集自然比trainset.so具有更多的特征数，其给定值误差。preprocess(): testData=load_file() dataTrain = count_vectorizer.fit_transform(dataTrain)
tfidf_train_data = TfidfTransformer(
浏览 0提问于2016-11-22得票数 3
正如标题所述：countvectorizer与带有use_idf=false的tfidfvectorizer相同吗？如果不是，为什么不呢？那么，这是否也意味着在这里添加tfidftransformer是多余的呢？vect = CountVectorizer(min_df=1)tf_transformer = TfidfTransformer
浏览 0提问于2014-03-19得票数 13
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关于报纸上的一篇文章。我想在上面做一个随机森林，以预测一个变量:负值，正值或中性。因此，我的特征变量将是title和content，而我的探索性变量将是例如"sentiment“(否定、肯定或中性)。问题是我只有字符列。我不能做一些编码作为一个热编码，因为所有的原始是不同的，所以它将有许多不同的编码，因为有行。 我不知道该怎么继续...我可以自己指定训练集的探索变量吗？如果您有一些指示，我将继续我的项目，非常感谢！
浏览 23提问于2021-06-25得票数 0
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我有一个文档的语料库，我想提取每个文档中的单词频率。我可以使用CountVectorizer()来获取每个文档的术语计数，我也可以使用TfidfVectorizer()获取术语频率--反向文档频率，但这两种方法似乎都不能单独给出术语频率。这个似乎问我的问题，但问题和答案有关的术语计数，而不是术语频率。也许是我误解了这些术语，但我的理解是，术语计数是每个术语出现在文档中的整数次数，而术语频率是术语计数除以文档长度的次数。
浏览 4提问于2021-06-08得票数 3
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但是，我得到了一个错误的输入形状：from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
fro
浏览 7提问于2017-09-03得票数 2
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输入的代码：count_vect = CountVectorizer()X_train_counts.shape
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformertfidf_transformer
浏览 3提问于2020-01-06得票数 1
我有8列作为输入和1列输出来预测。当我尝试安装countvectorizer和tfidf时，我得到了 ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [7, 23752] 但是X_train.shape和X.shape是正确的，那么当我应用fit_transform时，为什么我会得到这个错误？import MultinomialNBfrom sklea
浏览 26提问于2020-04-21得票数 1
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当我尝试使用朴素贝叶斯分类器进行预测时，我正在与维度错误作斗争。我从分离测试、训练和验证数据集开始。import pandas as pd #creates the feature
浏览 14提问于2021-03-03得票数 0
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我有一个用于文本分析和分类的简单管道，它由一个CountVectorizer、一个TfidfTransformer和最后一个多项式朴素贝叶斯分类器组成。from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes我希望能够使用适当的参数调用管道的前两个步骤(CountVectorizer和TfidfTr
浏览 2提问于2016-10-18得票数 1
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