使用sklearn提取文本的tfidf特征
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer, TfidfTransformer
corpus = [
'This is the first document.',
'This is the second second document.',
'And the third one.',
'Is this the first document?',
]
CountVectorizer是通过fit_transform函数将文本中的词语转换为词频矩阵
get_feature_names()可看到所有文本的关键字
vocabulary_可看到所有文本的关键字和其位置
toarray()可看到词频矩阵的结果
vectorizer = CountVectorizer()
count = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names())
print(vectorizer.vocabulary_)
print(count.toarray())
['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']
{'this': 8, 'is': 3, 'the': 6, 'first': 2, 'document': 1, 'second': 5, 'and': 0, 'third': 7, 'one': 4}
[[0 1 1 1 0 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0 2 1 0 1]
[1 0 0 0 1 0 1 1 0]
[0 1 1 1 0 0 1 0 1]]
TfidfTransformer是统计CountVectorizer中每个词语的tf-idf权值
transformer = TfidfTransformer()
tfidf_matrix = transformer.fit_transform(count)
print(tfidf_matrix.toarray())
[[ 0. 0.43877674 0.54197657 0.43877674 0. 0.
0.35872874 0. 0.43877674]
[ 0. 0.27230147 0. 0.27230147 0. 0.85322574
0.22262429 0. 0.27230147]
[ 0.55280532 0. 0. 0. 0.55280532 0.
0.28847675 0.55280532 0. ]
[ 0. 0.43877674 0.54197657 0.43877674 0. 0.
0.35872874 0. 0.43877674]]
TfidfVectorizer可以把CountVectorizer, TfidfTransformer合并起来，直接生成tfidf值
TfidfVectorizer的关键参数：
max_df：这个给定特征可以应用在 tf-idf 矩阵中，用以描述单词在文档中的最高出现率。假设一个词（term）在 80% 的文档中都出现过了，那它也许（在剧情简介的语境里）只携带非常少信息。
min_df：可以是一个整数（例如5）。意味着单词必须在 5 个以上的文档中出现才会被纳入考虑。设置为 0.2；即单词至少在 20% 的文档中出现 。
ngram_range：这个参数将用来观察一元模型（unigrams），二元模型（ bigrams） 和三元模型（trigrams）。参考n元模型（n-grams）。
token_pattern：token_pattern这个参数使用正则表达式来分词，其默认参数为r"(?u)\b\w\w+\b"，其中的两个\w决定了其匹配长度至少为2的单词，所以这边减到1个（r"(?u)\b\w+\b"）。对这个参数进行更多修改，可以满足其他要求，比如这里依然没有得到标点符号，在此不详解了。
tfidf_vec = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vec.fit_transform(corpus)
print(tfidf_vec.get_feature_names())
print(tfidf_vec.vocabulary_)
['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']
{'this': 8, 'is': 3, 'the': 6, 'first': 2, 'document': 1, 'second': 5, 'and': 0, 'third': 7, 'one': 4}
print(tfidf_matrix.toarray())
[[ 0. 0.43877674 0.54197657 0.43877674 0. 0.
0.35872874 0. 0.43877674]
[ 0. 0.27230147 0. 0.27230147 0. 0.85322574
0.22262429 0. 0.27230147]
[ 0.55280532 0. 0. 0. 0.55280532 0.
0.28847675 0.55280532 0. ]
[ 0. 0.43877674 0.54197657 0.43877674 0. 0.
0.35872874 0. 0.43877674]]
如果想用训练集的idf值来计算测试集的tf-idf值，可以通过fit() + transform()
tfidf_vec = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vec1.fit(X_train).transform(X_test)
注：sklearn中计算TF-IDF的公式和原理，可以参考TF-IDF 原理及sklearn中的tf-idf实例分析