我有一个分词句子的列表，想要使用tfidf向量化器进行拟合。我尝试了以下方法：tokenized_list_of_sentences = [['this', 'is', 'one'], ['this', 'is', 'another']] def identity_tokenizer(tex...

我想学习更多关于自然语言处理NLP的知识。我看到了这段代码，但是当输出TfidfVectorizer.fit_transform的结果时，我对结果感到困惑。虽然我熟悉tfidf，但我无法理解这些数字的含义。 import tensorflow as tf import numpy as np...

在scikit-learn中，TfidfVectorizer允许我们拟合训练数据，并稍后使用相同的向量化器转换测试数据。在训练数据上进行转换的输出是一个矩阵，表示给定文档中每个单词的tf-idf分数。 然而，已拟合的向量化器如何计算新输入的分数呢？我猜可能是： 1. 在训练集中的文件中对同...

提供了一种简单的方法，将文本编码并转换为向量。 我的问题是如何选择参数的适当值，例如min_df、max_features、smooth_idf、sublinear_tf？ 更新： 也许我应该在问题上提供更多细节： 如果我正在对一堆文本执行无监督聚类，并且没有任何标签可以用于这些文本，我也...

我知道tfidf vectorizer的公式是什么。 Count of word/Total count * log(Number of documents / no.of documents where word is present) 我看到scikit learn里有tfidf变换...

我该如何使用scikit-learn库中的TF-IDF向量化器提取推文的unigrams和bigrams？我想用输出结果来训练分类器。 以下是scikit-learn的代码： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectoriz...