python scikit-learn计算tf-idf词语权重

   python的scikit-learn包下有计算tf-idf的api，研究了下做个笔记

1 安装scikit-learn包

sudo pip install scikit-learn

2 中文分词采用的jieba分词，安装jieba分词包

sudo pip install jieba

3  关于jieba分词的使用非常简单，参考 这里，关键的语句就是(这里简单试水，不追求效果4 )

import jieba.posseg as pseg
words=pseg.cut("对这句话进行分词")
for key in words:
     print key.word,key.flag

输出结果：

对 p
这 r
句 q
话 n
进行 v
分词 n

 

4 采用scikit-learn包进行tf-idf分词权重计算关键用到了两个类：CountVectorizer和TfidfTransformer，具体参见这里

  一个简单的代码如下:

# coding:utf-8
__author__ = "liuxuejiang"
import jieba
import jieba.posseg as pseg
import os
import sys
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

if __name__ == "__main__":
    corpus=["我 来到 北京 清华大学",#第一类文本切词后的结果，词之间以空格隔开
		"他 来到 了 网易 杭研 大厦",#第二类文本的切词结果
		"小明 硕士 毕业 与 中国 科学院",#第三类文本的切词结果
		"我 爱 北京 天安门"]#第四类文本的切词结果
    vectorizer=CountVectorizer()#该类会将文本中的词语转换为词频矩阵，矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频
    transformer=TfidfTransformer()#该类会统计每个词语的tf-idf权值
    tfidf=transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))#第一个fit_transform是计算tf-idf，第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵
    word=vectorizer.get_feature_names()#获取词袋模型中的所有词语
    weight=tfidf.toarray()#将tf-idf矩阵抽取出来，元素a[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重
    for i in range(len(weight)):#打印每类文本的tf-idf词语权重，第一个for遍历所有文本，第二个for便利某一类文本下的词语权重
        print u"-------这里输出第",i,u"类文本的词语tf-idf权重------"
        for j in range(len(word)):
            print word[j],weight[i][j]

程序输出：每行格式为：词语  tf-idf权重

-------这里输出第 0 类文本的词语tf-idf权重------           #该类对应的原文本是："我来到北京清华大学"
中国 0.0
北京 0.52640543361
大厦 0.0
天安门 0.0
小明 0.0
来到 0.52640543361
杭研 0.0
毕业 0.0
清华大学 0.66767854461
硕士 0.0
科学院 0.0
网易 0.0
-------这里输出第 1 类文本的词语tf-idf权重------           #该类对应的原文本是： "他来到了网易杭研大厦"
中国 0.0
北京 0.0
大厦 0.525472749264
天安门 0.0
小明 0.0
来到 0.414288751166
杭研 0.525472749264
毕业 0.0
清华大学 0.0
硕士 0.0
科学院 0.0
网易 0.525472749264
-------这里输出第 2 类文本的词语tf-idf权重------           #该类对应的原文本是： "小明硕士毕业于中国科学院“
中国 0.4472135955
北京 0.0
大厦 0.0
天安门 0.0
小明 0.4472135955
来到 0.0
杭研 0.0
毕业 0.4472135955
清华大学 0.0
硕士 0.4472135955
科学院 0.4472135955
网易 0.0
-------这里输出第 3 类文本的词语tf-idf权重------            #该类对应的原文本是： "我爱北京天安门"
中国 0.0
北京 0.61913029649
大厦 0.0
天安门 0.78528827571
小明 0.0
来到 0.0
杭研 0.0
毕业 0.0
清华大学 0.0
硕士 0.0
科学院 0.0
网易 0.0

  注：这里随便举了几个文本，所以tf-idf也没什么实际价值，旨在说明scikit-learn包关于tf-idf计算API的调用