做nlp的时候，如果用到tf idf，sklearn中用CountVectorizer与TfidfTransformer两个类，下面对和两个类进行讲解 一 训练以及测试 CountVectorizer与TfidfTransformer在处理训练数据的时候都用fit transform方法，在测试集用transform方法。fit包含训练的意思，表示训练好了去测试，如果在测试集中也用fit tran ...
2018-12-18 19:33 0 2030 推荐指数：
TfidfVectorizer、CountVectorizer 和 TfidfTransformer 是 sklearn 中处理自然语言常用的工具。TfidfVectorizer 相当于 CountVectorizer + TfidfTransformer。 下面先说 ...
参考链接： https://www.jianshu.com/p/caa4b923117c https://blog.csdn.net/papaaa/article/details/78821631 1.CountVectorizer CountVectorizer会将文本中的词语转换为词频 ...
文本数据预处理的第一步通常是进行分词，分词后会进行向量化的操作。在介绍向量化之前，我们先来了解下词袋模型。 1.词袋模型（Bag of words，简称 BoW ） 词袋模型假设我们不考虑文本 ...
计算细节：参见知乎文章“sklearn-TfidfVectorizer彻底说清楚” 1.根据训练集语料库，计算出tfidf值 2.计算出测试语句每个词语的tfidf值（只有当测试语句的词语在训练语料库的dictionary中，测试语句的词语才会计算tfidf值 ...
任务一：现在有一篇长文《中国的蜜蜂养殖》，用计算机提取它的关键词。 1、词频：如果某个词很重要，它应该在这篇文章中多次出现。我们进行"词频"（Term Frequency，缩写为TF）统计。 2、 ...
主要可以参考下面几个链接： 1.sklearn文本特征提取 2.使用scikit-learn tfidf计算词语权重 3.sklearn官方中文文档 4.sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer 补充一下 ...
关于sklearn——CountVectorizer的一篇详细讲解 https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/82320307 使用Keras进行设计全连接层进行文本分类 使用CNN对文本进行分类 ...
