如何使用Scikit Learn CountVectorizer获得语料库中的单词频率？

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如何使用Scikit Learn CountVectorizer获得语料库中的单词频率？

python

我正在尝试使用scikit-learn’s计算一个简单的单词频率CountVectorizer。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

texts=["dog cat fish","dog cat cat","fish bird","bird"]
cv = CountVectorizer()
cv_fit=cv.fit_transform(texts)

print cv.vocabulary_
{u'bird': 0, u'cat': 1, u'dog': 2, u'fish': 3}

我期望它能回来{u'bird': 2, u'cat': 3, u'dog': 2, u'fish': 2}。

阅读 357

2021-01-20

共1个答案

小编典典

cv.vocabulary_在这种情况下，是dict，其中键是您找到的单词（功能），值是索引，这就是为什么它们是0, 1, 2, 3。看起来与您的计数很相似，很不幸：)

您需要使用该cv_fit对象来获取计数

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

texts=["dog cat fish","dog cat cat","fish bird", 'bird']
cv = CountVectorizer()
cv_fit=cv.fit_transform(texts)

print(cv.get_feature_names())
print(cv_fit.toarray())
#['bird', 'cat', 'dog', 'fish']
#[[0 1 1 1]
# [0 2 1 0]
# [1 0 0 1]
# [1 0 0 0]]

数组中的每一行都是原始文档（字符串）之一，每一列都是要素（单词），元素是该特定单词和文档的计数。您会看到，如果对每一列求和，则会得到正确的数字

print(cv_fit.toarray().sum(axis=0))
#[2 3 2 2]

不过，老实说，我建议您使用collections.CounterNLTK或其他东西，除非您有特定的理由使用scikit-learn，因为它会更简单。

2021-01-20