标签:voc 参数表 token get csdn 文章 fit ali 规则
来自:python学习 文本特征提取(二) CountVectorizer TfidfVectorizer 中文处理 - CSDN博客
https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/80930801
参数表 | 作用 |
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stop_words | 停用词表;自定义停用词表 |
token_pattern | 过滤规则; |
属性表 | 作用 |
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vocabulary_ | 词汇表;字典型 |
get_feature_names() | 所有文本的词汇;列表型 |
stop_words_ | 返回停用词表 |
CountVectorizer是通过fit_transform函数将文本中的词语转换为词频矩阵,矩阵元素a[i][j] 表示j词在第i个文本下的词频。即各个词语出现的次数,通过get_feature_names()可看到所有文本的关键字,通过toarray()可看到词频矩阵的结果。
方法表 | 作用 |
---|---|
fit_transform(X) | 拟合模型,并返回文本矩阵 |
python —— 文本特征提取 CountVectorize
标签:voc 参数表 token get csdn 文章 fit ali 规则
原文地址:https://www.cnblogs.com/yxh-amysear/p/9506047.html