機器學習入門-文本數據-構造Ngram詞袋模型 1.CountVectorizer(ngram_range) 構建Ngram詞袋模型
函數說明： 1 CountVectorizer(ngram_range=(2, 2)) 進行字符串的前后組合，構造出新的詞袋標簽 參數說明：ngram_range=(2, 2) 表示選用2個詞進行前后的組合，構成新的標簽值 Ngram模型表示的是，對於詞頻而言，只考慮一個詞 ...
原文：機器學習入門-文本數據-構造詞頻詞袋模型 1.re.sub(進行字符串的替換) 2.nltk.corpus.stopwords.words(獲得停用詞表) 3.nltk.WordPunctTokenizer(對字符串進行分詞操作) 4.np.vectorize(對函數進行向量化) 5. CountVectorizer(構建詞頻的詞袋模型)
函數說明： . re.sub r a zA Z s , repl , sting string 用於進行字符串的替換，這里我們用來去除標點符號 參數說明：r a zA Z s 配對的模式， 表示起始位置， s表示終止位置， 表示取中間部分，這個的意思是找出除字符串大小寫或者數字組成以外的東西，repl表示使用什么進行替換，這里使用 ，即直接替換，string表示輸入的字符串 . stopwords ...
2019-01-26 18:50 0 755 推薦指數：
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