【导读】本文是Oguejiofor Chibueze于1月25日发布的一篇实用向博文，详细介绍了如何将主题模型应用于法律部门。...下面的函数使用一系列的正则表达式和替换函数以及列表解析，将这些无用个字符替换成空格。我们通过下面的函数进行处理，结果文档只包含字母和数字字符。 ? 上图显示了用空格代替文档中无用字符的代码。 ?...CountVectorizer显示停用词被删除后单词出现在列表中的次数。 ? 上图显示了CountVectorizer是如何在文档上使用的。...这适用于将CountVectorizer输出的文档术语矩阵作为输入。 该算法适用于提取五个不同的主题上下文，如下面的代码所示。当然，这个主题数量也可以改变，这取决于模型的粒度级别。 ?...该项目展示了如何将机器学习应用于法律部门，如本文所述，可以在处理文档之前提取文档的主题和摘要。 这个项目更实际的用途是对小说、教科书等章节提取摘要，并且已经证明该方法是有效的。
模型构建 我使用的是垃圾短信数据集，可以从UCI机器学习库下载，它包含两列:一列短信文本和一个相应的标签列，包含字符串' Spam '和' ham '，这是我们必须预测的。...第一步是定义要应用于数据集的转换。要在scikit-learn管道中包含数据转换，我们必须把它写成类，而不是普通的Python函数;一开始这可能听起来令人生畏，但它很简单。...它的transform()方法接受列名列表，并返回一个仅包含这些列的DataFrame;通过向它传递不同的列名列表，我们可以在不同的特征空间中搜索以找到最佳的一个。...在这里，我们将使用它将CountVectorizer应用到文本列，并将另一个管道num_pipeline应用到数值列，该管道包含FeatureSelector和scikit-learn的SimpleImputer...注意，ColumnTransformer可以将整个管道应用于某些列。
如下所示，我们创建一个由随机整数组成的列表： import random lst = [random.randint(1, 100) for i in range(100000)] 如果要计算列表中每个整数的平方...如果将列表转化为向量，完成同样的计算，结果如何？ ?...所以，“向量化”是机器学习中的一个重要技巧，例如在自然语言处理（NLP）中，统计文本中的词的出现次数，就是NLP中常见的一种向量化，即创建词向量。...(1)创建词向量模型；(2)是待分析的语料库，其中包含两条文本；(3)利用词向量模型对语料库进行训练转换，得到词向量对象。(4)显示所得模型特征，即语料库中都有哪些词语。...除了将词语出现次数进行向量化之外，在NLP中，还会实现TF-IDF向量化和哈希向量化，具体内容请参阅《数据准备和特征工程》（电子工业出版社）。
你需要的第一个文件是unlabeledTrainData，其中包含 25,000 个 IMDB 电影评论，每个评论都带有正面或负面情感标签。 接下来，将制表符分隔文件读入 Python。...如果你浏览BeautifulSoup文档，你会发现它是一个非常强大的库 - 比我们对此数据集所需的功能更强大。...如果你的计算机上还没有该库，则需要安装该库；你还需要安装附带的数据包，如下所示： import nltk nltk.download() # 下载文本数据集，包含停止词 现在我们可以使用nltk来获取停止词列表...这是为了速度；因为我们将调用这个函数数万次，所以它需要很快，而 Python 中的搜索集合比搜索列表要快得多。 其次，我们将这些单词合并为一段。 这是为了使输出更容易在我们的词袋中使用，在下面。...下面，我们将树的数量设置为 100 作为合理的默认值。 更多树可能（或可能不）表现更好，但肯定需要更长时间来运行。 同样，每个评论所包含的特征越多，所需的时间就越长。
在这种情况下，词汇表是在文本中出现的单词列表，每个单词都有自己的索引。...例如，如果查看第一列，可以看到两个向量都有是1，这意味着两个句子都有一次出现John，并在词汇表中排在第一位。...以上被认为是一个词袋（BOW）)模型，这是NLP中用于创建文本向量的常用方法，每个文档都表示为一个向量。现在就可以将这些向量用作机器学习模型的特征向量。下面进入下一部分内容。...每个样本有1714个维度，这也是词汇量的大小。此外，可以看到得到的是一个稀疏矩阵。 CountVectorizer执行词语切分，将句子分成一组单词列表，正如之前在词汇表中看到的那样。...接下来，我们将了解神经网络相关内容以及如何将它们应用于文本分类。
共有四列： 第一列是文章的索引(id)， 第二列是文章正文在“字”级别上的表示，即字符相隔正文(article)； 第三列是在“词”级别上的表示，即词语相隔正文(word_seg)； 第四列是这篇文章的标注...“字”的编号与“词”的编号是独立的！ test_set.csv：此数据用于测试。 数据格式同 train_set.csv，但不包含 class。...挑战赛任务背景 文本分类 这个比赛的任务就是文本分类，是自然语言处理 (NLP) 领域里一项 最最基本的任务。 但这个任务的难点就是在于，文本的长度非常长， 大约3000个词，一般任务也就300词。...id 列无意义，不需要用 article，可直接删除 df_test.drop(columns =["article"], inplace = True ) """ @ 代码功能简介：将数据集中的字符文本转换成数字向量...["class"] = y_test.tolist() # 测试结果转为列表，并且放入测试文档的类别里面。
主题模型实施数学方法来量化给定文档集合的这些主题的概率。 在本文中，作为数据科学家角色要求的一部分，我们将扩展我们的NLP知识深度。我们将首先建立一些关于分词、词性和命名实体识别概念的基础知识。...问题1： 定义一个名为“make_sentences”的函数，接受一个系列作为其参数， 默认为数据框的“text”列的前15行，将每个条目分解为句子并返回这些句子的列表。...然后将该函数应用于数据框的前10行。 提示：使用nltk.sent_tokenize，它将给定的字符串分割成句子级别的子字符串列表。...问题4： 创建一个函数，接受一个句子列表作为参数，默认为问题1中定义的“make_sentences”函数，然后返回一个包含“句子”和“情感”两列的数据框。...结果应以数据框的形式呈现，包含两列。第一列将是每个单词的“概率”，第二列将是与所提供主题（即“search_word”）相关联的“特征”或单词。
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A1:D6中是一系列数据，其中包含空单元格，现在要将它们放置到一列中，并删除空单元格，如图中所示的单元格区域G1:G13，如何使用公式实现？ ?...这个结果传递给INDIRECT函数： INDIRECT(“R1C00004”,0) 结果将取出第1行第4列中的值，即单元格D4中的值。 为什么选用10^5，并且使用R0C00000作为格式字符串呢？...使用足够大的数值，主要是为了考虑行和列扩展后能够准确地取出相应行列所在单元格的数据。 注意到，在TEXT函数中，先填充C之后的五个零，剩下的在填充R之后的部分。...TEXT(SMALL(IF(rngData"",10^5*ROW(rngData)+COLUMN(rngData)),ROWS($1:1)),"R0C00000"),0),"") 这个公式不需要辅助列。...这个公式的缺点是，当下拉很多行时，如果有许多行都为空，则仍会进行很多的计算，占有资源，不会像前面给出的公式，第一个IF判断为大于非空单元格值后，直接输入空值。有兴趣的朋友可以仔细研究。
NLP(自然语言处理)是人工智能的一个领域，研究计算机和人类语言之间的交互，特别是如何编程计算机来处理和分析大量的自然语言数据。NLP经常被应用于文本数据的分类。...我将展示一些有用的Python代码，它们可以很容易地应用于其他类似的情况(只是复制、粘贴、运行)，并带注释遍历每一行代码，以便复制这个示例(链接到下面的完整代码)。...json文件中，因此我将首先将其读入一个带有json包的字典列表，然后将其转换为一个pandas Dataframe。...文本清理步骤根据数据类型和所需任务的不同而不同。通常，字符串被转换为小写字母，并且在文本被标记之前删除标点符号。标记化是将一个字符串分割成一个字符串列表(或“记号”)的过程。...现在我将向您展示如何将单词频率作为一个特性添加到您的dataframe中。我们只需要Scikit-learn中的CountVectorizer，这是Python中最流行的机器学习库之一。
本次的练习是：这个练习题与本系列上篇文章的练习题相同，如下图1所示，不同的是，上篇文章中将单元格区域A1:D6中的数据（其中包含空单元格）转换到单独的列（如图中所示的单元格区域G1:G13）中时，是以行的方式进行的...这里，需要以列的方式进行，即先放置第1列中的数据、再放置第2列中的数据……依此类推，最终结果如图中所示的单元格区域H1:H13，如何使用公式实现？ ? 图1 先不看答案，自已动手试一试。...公式解析 公式中的主要部分与上篇文章相同，不同的是将： TEXT(SMALL(IF(rngData"",10^5*ROW(rngData)+COLUMN(rngData)),ROWS($1:1)),..."),{8,2},5) 应该获取单元格C2中的值，即数据区域的第2行第3列。...相关参考 Excel公式练习32：将包含空单元格的多行多列单元格区域转换成单独的列并去掉空单元格 Excel公式练习4：将矩形数据区域转换成一行或者一列
完成本教程后，您可以学到： 如何使用 CountVectorizer 将文本转换为文字计数向量。 如何使用 TfidfVectorizer 将文本转换为词频向量。...from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 下面是一个文本文档的列表 text = ["The quick brown...不过，没有包括的词会被忽略，并且不会在结果向量中计数。 举个例子，下面是使用上述向量化器对另一个文档进行编码的例子。这个文本文档包含两个词，一个词包含在索引中，另一个不包含在索引中。...这么做的优点是不需要专门建立索引，并且你可以将定长向量的长度定为任意值。缺点是散列是一个单向函数，所以没有办法将编码转换回单词（不过这一步对于许多监督学习任务可能并不重要）。...选择长度为 20 的定长向量。这个长度对应于散列函数的范围，不过例如 20 这样的小值可能导致散列表冲突。
三 Spark MLlib中的TF-IDF 在MLlib中，是将TF和IDF分开，使它们更灵活。 TF： HashingTF与CountVectorizer这两个都可以用来生成词频向量。...为了减少hash冲突，可以增加目标特征的维度，例如hashtable的桶的数目。由于使用简单的模来将散列函数转换为列索引，所以建议使用2的幂作为特征维度，否则特征将不会均匀地映射到列。...CountVectorizer将文本文档转换为词条计数的向量。这个后面浪尖会出文章详细介绍。 IDF:是一个Estimator，作用于一个数据集并产生一个IDFModel。...IDFModel取特征向量(通常这些特征向量由HashingTF或者CountVectorizer产生)并且对每一列进行缩放。直观地，它对语料库中经常出现的列进行权重下调。...推荐你参考http://nlp.stanford.edu/ 和https://github.com/scalanlp/chalk 四 举例说明 下面的例子中，使用Tokenizer将句子分割成单词。
第二个数据文件test.csv是测试集，只包含特征，而没有标签。对于这个数据集，我们将预测目标标签并使用结果在排行榜上获得一个位置。...第三个文件sample_submission是示例，展示了提交文件的外观。这个文件将包含test.csv文件中的id列和我们用模型预测的目标。...为了简化我们的第一个模型，并且由于这些列中有许多缺失的数据，我们将删除位置和关键字特性，只使用来自tweet的实际文本进行训练。我们还将删除id列，因为这对训练模型没有用处。...下面的代码获取测试数据的副本，并执行我们应用于培训数据的相同清理。输出如下面的代码所示。...必须包含index=False，否则索引将被保存为文件中的一列，您的提交将被拒绝。
在前几篇教程中，我们介绍了 sklearn 的基础、高级功能，以及异常检测与降维。本篇教程将探讨两个进一步的应用领域：时间序列分析和自然语言处理（NLP）。...时间序列分析时间序列数据是按时间顺序排列的数据，广泛应用于金融、经济、气象等领域。sklearn 中虽然没有专门的时间序列模块，但可以通过一些技巧和现有工具来处理时间序列数据。...）NLP 是处理和分析自然语言文本的技术，广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等领域。...sklearn 提供了一些工具用于文本数据的处理和建模。文本特征提取将文本数据转换为数值特征是 NLP 的关键步骤。...", "Machine learning is fascinating", "I enjoy learning new things"]# 词袋模型vectorizer = CountVectorizer
对于从这些非结构化文本属性中提取有意义的东西而言，文本分析和其他自然语言处理（NLP）技术非常有帮助，而这对行为分析等任务又很有价值。 本 文将介绍如何使用文本分类来构建行为描述模型。...您有一个包含许多客户个人资料的数据集。每个客户个人资料都包括客户已经购买的所有产品的一个简洁的、基于自然语言的描述列表。下面是一款靴子的示例产品描述。...behavioral_profiles.yaml：包含描述文件（朋克、哥特等）的列表，以及定义该描述文件的产品描述的样本集。...构建行为描述模型 首先，使用 SciKit 的CountVectorizer构建一个基于术语计数的简单语料库描述。语料库对象是包含产品描述的一个简单字符串列表。 清单 2....对您的客户应用行为模型 继续将修整过的模型应用于客户及其购买的产品描述。 清单 10.
背景 在文本分类任务中经常使用XGBoost快速建立baseline，在处理文本数据时需要引入TFIDF将文本转换成基于词频的向量才能输入到XGBoost进行分类。...这篇博客将简单阐述XGB进行文本分类的实现与部分原理。 2....CountVectorizer： 功能： 将文本文档集合转换为计数的稀疏矩阵。内部的实现方法为调用scipy.sparse.csr_matrix模块。...并且，如果在调用CountVectorizer() 时不提供先验词典并且不使用执行某种特征选择的分析器，则特征词的数量将等于通过该方法直接分析数据找到的词汇量。...最后可以简单的描述下TfidfVectorizer了 TfidfVectorizer 功能： 前文说过 TfidfVectorizer 相当于两者的结合使用，先后调用 CountVectorizer 和
CountVectorizer 关于文本特征提取，前面一篇文章TF-IDF介绍了HashingTF，本文将再介绍一种Spark MLlib的API CountVectorizer。...CountVectorizer 和 CountVectorizerModel 旨在帮助将文本文档集合转化为频数向量。...如果设置为true，则所有非零计数都设置为1.这对于模拟二进制计数而不是整数计数的离散概率模型特别有用。 举例说明该算法 假如我们有个DataFrame有两列：id和texts。...然后转换后的输出列“向量”包含 vector列： id texts vector 0 Array("a", "b", "c") (3,[0,1,2],[1.0,1.0,1.0]) 1 Array("a...在第三列的文档向量，是由基于字典的索引向量，与对应对索引的词频向量所组成的。
通常垃圾邮件都有一些典型的词语。 在本文中，我们将使用nltk软件包详细介绍垃圾邮件和非垃圾邮件的文本处理。特别是我们将看到NLP的词干分析和词形还原过程。...根据斯坦福NLP小组的说法，“词干分析通常指的是一种粗糙的启发式过程，即切掉词尾，希望在大多数情况下都能正确实现这一目标，通常包括去除派生词缀。...词形还原通常是指通过使用词汇表和词形分析正确地处理事情，通常目的只是去除词形变化的词尾，并返回一个单词的基本形式或字典形式，称为词形。”在这里，词干分析分别应用于所有数据、垃圾邮件数据和真实数据。...word)) sms_text = " ".join(sms_processed) real_data_stem.append(sms_text) all_data_stem[0] 然后将词形还原分别应用于所有数据...我们需要将文本转换为token计数矩阵，scikit learn的CountVectorizer非常方便。 我们将首先尝试NaiveBayes函数，该函数易于实现，并且训练时间更短。
对于从这些非结构化文本属性中提取有意义的东西而言，文本分析和其他自然语言处理（NLP）技术非常有帮助，而这对行为分析等任务又很有价值。 本文将介绍如何使用文本分类来构建行为描述模型。...您有一个包含许多客户个人资料的数据集。每个客户个人资料都包括客户已经购买的所有产品的一个简洁的、基于自然语言的描述列表。下面是一款靴子的示例产品描述。...behavioral_profiles.yaml：包含描述文件（朋克、哥特等）的列表，以及定义该描述文件的产品描述的样本集。...回页首 构建行为描述模型 首先，使用 SciKit 的 CountVectorizer 构建一个基于术语计数的简单语料库描述。语料库对象是包含产品描述的一个简单字符串列表。 清单 2....对您的客户应用行为模型 继续将修整过的模型应用于客户及其购买的产品描述。 清单 10.
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