tfidfvectorizer 用法
TfidfVectorizer是sklearn.中的一个类，用于将原始文本转化为TF-IDF特征矩阵，为后续的文本相似度计算、主题模型（如LSI）、文本搜索排序等一系列应用奠定基础。
以下是一些基本的用法：
导入相关模块：
python
from sklearn. import TfidfVectorizer
实例化TfidfVectorizer对象：
python中文文档python
document = ["I have a pen.", "I have an apple."]
tfidf_model = TfidfVectorizer().fit(document)
使用transform方法将TF-IDF矩阵应用于输入文本：
python
sparse_result = ansform(document)
将TF-IDF矩阵转换为更直观的一般矩阵：
python
print(dense())
获取词语与列的对应关系：
python
print(tfidf_model.vocabulary_)
如果要将中文文本应用于TF-IDF，需要进行分词处理，并转换为与上述示例类似的格式。
可以使用中文分词库如jieba进行分词：
python复制代码
import jieba
text = "我是一条天狗呀！我把月来吞了，我把日来吞了，我把一切的星球来吞了，我把全宇宙来吞了。"
sentences = text.split()
sent_words = [list(jieba.cut(sent0)) for sent0 in sentences]
document = [" ".join(sent0) for sent0 in sent_words]
接下来，按照之前介绍的方法将中文文档应用于TF-IDF：
python复制代码
tfidf_model = TfidfVectorizer().fit(document)
sparse_result = ansform(document)
print(dense()) # 输出TF-IDF矩阵的直观形式
print(tfidf_model.vocabulary_) # 输出词语与列的对应关系

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。