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词汇表中的几个单词如下： AccountsAndTransactions_/get/v2/accounts/details_DELETE
AccountsAndTransactions_/get/v2/accounts/{accountId}/transactions_POST 重要提示：AccountsAndTransactions_/get/v2/accounts/details_DELETE这是这个问题中的一个单词= lis
浏览 29提问于2021-08-24得票数 0
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我正在尝试从给定的文档中提取一些特征，给定一组预定义的特征。from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerdoc = ['a', 'c']
vectoriser.vocabulary = features
vectoriser.fit_
浏览 0提问于2017-03-07得票数 5
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我使用sk-learn.CountVectorizer n.CountVectorizer()创建向量矩阵，发现其中57%填充了0。在一些在线情况下，他们的稀疏矩阵只有30%填充了零。我想知道稀疏程度的影响。在稀疏矩阵中有较少的零是好的还是坏的，还是没有区别？我们对这一意见有何评论？
浏览 3提问于2020-05-18得票数 0
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现在，我想使用CountVectorizer来创建相同的输出，而不是使用pandas get_dummmies()命令。因为get_dummies占用了太多的时间。df_x = df["categorized.Hashtags"]count_vect_df = pd.DataFrame(X.todense(), columns = vect.get_feature_names())
当我现
浏览 0提问于2020-03-02得票数 0
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将字数向量反变换为原始文档
、、、、
我正在训练一个简单的文本分类模型(目前使用scikit-learn)。使用我使用的词汇表将我的文档样本转换为单词计数向量
CountVectorizer(vocabulary=myDictionaryWords).fit_transform(myDocumentsAsArrays这很有效，我可以随后将这个单词计数向量作为特征向量来训练我的分类器。但我不知道的是，如何将这些字数统计向量逆变换为原始文档。CountVectorizer确实有一个函数inverse_trans
浏览 10提问于2017-07-13得票数 2
我正在使用movie_reviews数据，并在其中使用countvectorizer。当您看到下面的代码时，我想在字典中修改它，以便在索引中显示唯一的单词：importnltkmovie_train_cv = cv.fit_transf
浏览 0提问于2018-04-18得票数 1
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我想创建一种使用python脚本优化我的简历的方法。为了做到这一点，我正在努力寻找工作列表中使用的关键字，我可以将这些关键字添加到我的简历中，使其在通过ATS运行时脱颖而出。目前，我正在使用以下代码来查找与我的简历匹配的百分比是多少。我如何使用这种比较，并找到如何通过职位列表中的特定关键字来改进我的简历？from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from s
浏览 0提问于2020-10-14得票数 0
我在我的星火DataFrame上有一篇专栏： | |-- element: string (containsNull= true)topic_vectorizer_A = CountVectorizer(inputCol="topics_A", outputCol="topics_vec_A用零长度数组填充它可以正常工作(尽管它会大量地破坏数据大小)，但我无法解决
浏览 5提问于2016-11-01得票数 4
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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. if doc: # make sure there is no emptycorpus.append(doc)
weight_arr = countVectorizer.fit_transform(corpus我使用C
浏览 0提问于2015-08-03得票数 2
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我有一个有标签的产品评论数据集，其中标签是介于1到5之间的评级，而评审只是文本。我使用一个简单的朴素贝叶斯分类器(sklearn)来尝试预测一个评估结果，这个评价相当好(~65%的准确率--我希望这是不错的，因为有5个类，而我只使用一个朴素的Bayes?)classifier = Pipeline([('vec', CountVectorizer()), ('clf', MultinomialNB())])
classifier.
浏览 0提问于2018-05-17得票数 1
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.text
浏览 15提问于2018-01-27得票数 2
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, ...],]
我想知道如何编码这些数据点的第三个元素。对于多个特性值，我们可以使用sklearn的OneHotEncoder，但据我所知，它不能处理不同长度的输入。，因为元组被处理为可以用此特性表示的可能值。每个位置都将被解释为自己的特性，因此，如果在一个数据池中的第一个标称槽中有banana，而在第二个标称槽中有第二个标称槽，它们就不会被计算到一个功能可以体现的相同的“值池”中。(这也不能解决每个数据池有不同数量的</e
浏览 0提问于2021-01-29得票数 2
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for a,b in zip(x,y))我试图从CountVectorizer返回的文档关键字矩阵中获取关键字-关键字共生矩阵。我觉得cosine_similarity不喜欢我传递的数据类型，但我不知道到底是什么问题。is bright", "We c
浏览 4提问于2016-04-17得票数 2
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我一直在搜索Python的sklearn包的文档。
我使用我的语料库创建了一个CountVectorizer对象，并对其进行了拟合和转换。我正在寻找一个函数，它可以为某些特定的列返回具有非零条目的所有行的索引。那么，如果我的CountVectorizer中的行由音乐评论组成，列由特征组成(例如，有一列表示单词“lyrics”的计数)，那么sci kit-learn中是否有一个函数可
浏览 0提问于2014-04-19得票数 3
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给定具有单列Text的Text0 chest pain nstemi this 84-year old man present on 26/5 withchest pain associate with profuse sweating and nausea def generate_ngrams(self, s, n):
浏览 2提问于2019-07-08得票数 0
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首先，我把它放在短信语料库上：clf = CountVectorizer()似乎效果很好：X_desc.shape = (5574, 8713)str2 = 'Have you
浏览 0提问于2016-10-16得票数 0
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我在某个语料库上有一个经过训练的sklearn's CountVectorizer对象。当向量化一个新文档时，向量只包含矢量词汇表中出现的标记。这是我的密码：corpus = [ "hello world",
"hello sunshine",
浏览 2提问于2022-10-20得票数 0
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我正在尝试使用sklearn的CountVectorizer和给定的词汇表。protesters arrested for gluing them...在调用CountVectorizer(vocabulary=vocabulary).fit_transform()之后，我得到了一个全零的矩阵：
(<6x10 sparse matrix of
浏览 0提问于2017-07-28得票数 2
考虑到我必须对以下数据应用CountVectorizer()： 'A am is', 'the am is',]from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerX = vectorizer.fit
浏览 4提问于2020-08-10得票数 2
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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
from sklearn.naive_bayesfetch_
浏览 7提问于2017-09-03得票数 2
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