sklearn文本特征提取——TfidfVectorizer

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什么是TF-IDF

IF-IDF(term frequency-inverse document frequency)词频-逆向文件频率。在处理文本时，如何判断某一个词在文本中的重要性呢？IF-IDF就是解决这个问题。字词的重要性与其在文本中出现的频率成正比(IF)，与其在语料库中出现的频率成反比(IDF)。

IF

IF：词频。IF(w)=(词w在文档中出现的次数)/(文档的总词数)

IDF

IDF：逆向文件频率。有些词可能在文本中频繁出现，但并不重要，也即信息量小，如is,of,that这些单词，这些单词在语料库中出现的频率也非常大，我们就可以利用这点，降低其权重。IDF(w)=log_e(语料库的总文档数)/(语料库中词w出现的文档数)

IF-IDF

将上面的IF-IDF相乘就得到了综合参数：IF-IDF=IF*IDF

如何使用？

在文本处理中，我们经常遇到将一段话变成向量，以组成矩阵来输入到模型中处理。我们这时就可以用到IF-IDF来做。但是我们需要自己找语料库训练IF-IDF吗？看看sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer吧~~~
示例：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

cv=TfidfVectorizer(binary=False,decode_error=‘ignore‘,stop_words=‘english‘)
vec=cv.fit_transform([‘hello world‘,‘this is a panda.‘])#传入句子组成的list
arr=vec.toarray()

arr是一个2*3的矩阵，如下：

array([[ 0.70710678,  0.        ,  0.70710678],
    [ 0.        ,  1.        ,  0.        ]])

一行代表一个句子样本，这样的矩阵就可以放入模型中训练了。与TfidfVectorizer类似的还有CountVectorizer。与此相关的概念还有词袋，词集

sklearn文本特征提取——TfidfVectorizer

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原文地址：https://www.cnblogs.com/mengnan/p/9307648.html