勇闯机器学习（第四关-文本特征提取）

以下内容，皆为本人原创，制作不易，首先感谢各位阅读。

一.文本特征提取 

        紧接上章节，这章节我们说如何将文本数据转为二维数组。方法如下：

作用:对文本数据进行特征值化

sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(stop_words=[])   返回词频矩阵

CountVectorizer.fit_transform(X)    X:文本或者包含文本字符串的可迭代对象

                                                        返回值:返回sparse矩阵

CountVectorizer.inverse_transform(X)        X:array数组或者sparse矩阵

                                                                        返回值:转换之前数据格

CountVectorizer.get_feature_names()        返回值:单词列表

可能直接列出方法，有点困难，直接看代码和运行结果。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
 
def count_demo():
    # 文本数据
    data = ['life is short, i want to study python',
           'life is long, i dislike c++']
    # 文本特征提取CountVectorizer
    # 实例化一个转换器类
    transfer = CountVectorizer()
 
    # 调用fit_transform
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new\n", data_new)
if __name__ == '__main__':
    count_demo()

 

我们可以看到这个data转换后的特征值不是特征数组，那我可以加一个toarray（）方法。

观察第一个print里面，加了toarray（）方法，就可以返回二维数组

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
 
def count_demo():
    # 文本数据
    data = ['life is short, i want to study python',
           'life is long, i dislike c++']
    # 文本特征提取CountVectorizer统计每个样本特征词出现的个数
    # 实例化一个转换器类
    transfer = CountVectorizer()
 
    # 调用fit_transform
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new\n", data_new.toarray())
    print("feature_names\n", transfer.get_feature_names_out())
if __name__ == '__main__':
    count_demo()

 

         总结：

              可以看到返回的二维数组中，是一些单词，也就是特征值。那里面的0和1是什么意思呢？

          CountVectorizer统计每个样本特征值出现的个数。我们可以看到二维列表，它里面的元素是一维列表。一维列表里面的元素跟特征值的数量都是一样的，都是9个。这个0和1表示的是对应的。0代表这一组列表里没有这个单词，1则代表有一个。比如说dislike不在我们data的第一句话里，所以返回的二维列表里第一个元素就是0，代表第一句话没有这个词。

二维列表里面的数字，是特征值出现的次数。

 

二.中文数据特征提取

        有了上面的基础，那我们直接看代码和运行结果，变化的地方就是数据变成中文了。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
 
def count_chinese_demo():
    #中文文本数据
    data = ['我喜欢你', '你喜欢我吗']
 
    # 实例化转换器类
    transfer = CountVectorizer()
 
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new\n", data_new)
    print("feature_name\n", transfer.get_feature_names_out())
 
if __name__ == "__main__":
    count_chinese_demo()

         

               内心感想：

                特征值为什么是一句话呢，  像我们之前的英文句子（是由一个个英语单词组成，并且单词之间有空格），所以很轻易的提取。而我们的中文都是在一起的。所以就把整个句子当做特征值了。       

         将中文句子中间加几个空格就可以了。将数据换成这个。

    data = ['我 喜欢 你', '你 喜欢 我吗']

OK，这次特征值，就发生了变化。

感谢大家的观看，今天的分享就到这里。