scikit-learn文本特征提取：CountVectorizer与TfidfVectorizer_scikit-learn中一般使用countvectorizer和tfidfvectorizer这两

sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer官方文档
sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer官方文档

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CountVectorizer

• 先根据所有训练文本，不考虑其出现顺序，只将训练文本中每个出现过的词汇单独视为一列特征，构成一个词汇表；（词袋模型）
• CountVectorizer()返回一个document-vocabulary词频矩阵：对每篇文档，统计每个词出现的频率。

class sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer()
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参数：

input=’content’：string {‘filename’, ‘file’, ‘content’}

• “filename”：作为参数传递给fit的序列应该是一个文件名列表，需要读取这些文件名以获取要分析的原始内容。
• “file”：序列项必须有一个“read”方法(类文件对象)，该方法被调用来获取内存中的字节。
• 其他：输入应该是一个项目序列，类型可以是string或byte。

encoding='utf-8'：string

• 如果字节或文件被给予分析，这种编码被用来解码。

decode_error='strict'：{‘strict’, ‘ignore’, ‘replace’}

• 如果给定要分析的字节序列包含不属于给定编码的字符该做什么。

strip_accents=None：{‘ascii’, ‘unicode’}

• 在预处理步骤中删除重音符号并执行其他字符规范化。’ ascii ’ 是一种快速的方法，只对有直接ascii映射的字符有效。“unicode” 是一种稍微慢一些的方法，适用于任何字符。None(默认)不执行任何操作。’ ascii ’ 和’ unicode ’ 都使用NFKD标准化从unicodedata.normalize。

lowercase=True：boolean

• 在tokenizing之前将所有字符转换为小写。

preprocessor=None：callable

• 重写预处理(字符串转换)阶段，同时保留tokenizing和ngram生成步骤。仅在analyzer不可调用时应用。

tokenizer=None：callable

• 重写字符串tokenization步骤，同时保留preprocessing和ngram生成步骤。只适用于analyzer == ‘word’。

stop_words=None： string{‘english’}, list

• ‘english’：使用了内置的英语停止词列表。
• list：假设该列表包含停止词，所有这些词都将从结果标记中删除。只适用于analyzer == ‘word’。
• None：没有停止词将被使用。max_df设置为范围[0.7,1.0]的值，将根据术语在语料库文档内的频率自动检测和过滤停止词。

token_pattern='(?u)\b\w\w+\b'：string

• 表示什么构成了“token”的正则表达式，仅在analyzer == 'word’时使用。默认的regexp选择2个或更多字母数字字符的标记(标点完全被忽略，总是作为标记分隔符处理)。

ngram_range=(1, 1)：tuple (min_n, max_n)

• 要提取的不同单词ngram或字符ngram的n个值范围的上边界，使用min_n <= n <= max_n内的所有n值。例如，ngram_range的(1,1)表示仅使用单字符，(1,2)表示单字符和双字符，(2,2)表示仅使用双字符。仅在analyzer不可调用时应用。

analyzer=’word’：string, {‘word’, ‘char’, ‘char_wb’} or callable

• 该特征是由词ngram组成还是由字符ngram组成。选项 char_wb 只从单词边界内的文本创建ngram，单词边缘的ngram用空格填充。
• 如果传递了callable，则使用它从原始的、未处理的输入中提取特征序列。
• 从v0.21版本开始，如果input是filename或file，则首先从文件中读取数据，然后传递给给定的可调用分析器。

max_df=1.0：float in range [0.0, 1.0] or int

• 在构建词汇表时，忽略文档频率严格高于给定阈值的词汇(特定于语料库的停止词汇)。如果是浮点数，则该参数表示文档的比例，如果是整数，则表示绝对计数。如果vocabulary不是None，则忽略此参数。

min_df=1：float in range [0.0, 1.0] or int

• 在构建词汇表时，忽略文档频率严格低于给定阈值的词汇。这个值在文献中也称为cut-off。如果是浮点数，则该参数表示文档的比例，如果是整数则表示绝对计数。如果vocabulary不是None，则忽略此参数。

max_features=None：int or None

• 如果不是None，则构建一个词汇表vocabulary，该词汇表只考虑corpus中按词频排序的最大max_features个词汇。如果vocabulary不是None，该参数将被忽略。

vocabulary=None： Mapping or iterable, optional

• 要么是一个映射(例如dict)，其中键是terms，值是特征矩阵中的索引，或者是一个可迭代的项。如果没有给出，则从输入文档确定词汇表。映射中的索引不应该重复，并且在0和最大索引之间不应该有间隙。

binary=False：bool

• 如果为真，则将所有非零计数设置为1。这对于建模二进制事件而不是整数计数的离散概率模型是有用的。

dtype=np.int64：type

• 由fit_transform()或transform()返回的矩阵的类型。

属性：

• vocabulary_：dict字典。terms到特征索引的映射。
• get_feature_：boolean。如果用户提供了术语到索引映射的固定词汇表，则为True。
• stop_words_：返回停用词表。被忽略的terms（出现在太多文档中max_df，出现在太少文档中min_df，被特征选择丢弃max_features）

方法：

fit(self, raw_documents[, y])

• Learn a vocabulary dictionary of all tokens in the raw documents.
• 学习原始文档中所有标记的词汇字典。

fit_transform(self, raw_documents, y=None)

• 计算各个词语出现的次数，拟合模型，并返回文本矩阵。
• 学习词汇表字典并返回document-term矩阵。
• 这相当于在fit之后transform，但实现起来更有效。

transform(self, raw_documents)

• 将文档转换为document-term矩阵。
• 使用适合fit的词汇表或提供给构造函数的词汇表从原始文本文档中提取标记数。

get_feature_names(self)

• 返回特征名称列表。。从特征整数索引到特征名称的数组映射。

示例

>>> from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
>>> corpus = [
...     'This is the first document.',
...     'This document is the second document.',
...     'And this is the third one.',
...     'Is this the first document?',
... ]
>>> vectorizer = CountVectorizer()
>>> X = vectorizer.fit_transform(corpus)
>>> print(vectorizer.get_feature_names())
['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']
>>> print(X.toarray())
[[0 1 1 1 0 0 1 0 1]
 [0 2 0 1 0 1 1 0 1]
 [1 0 0 1 1 0 1 1 1]
 [0 1 1 1 0 0 1 0 1]]
>>> vectorizer2 = CountVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(2, 2))
>>> X2 = vectorizer2.fit_transform(corpus)
>>> print(vectorizer2.get_feature_names())
['and this', 'document is', 'first document', 'is the', 'is this',
'second document', 'the first', 'the second', 'the third', 'third one',
 'this document', 'this is', 'this the']
 >>> print(X2.toarray())
 [[0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0]
 [0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0]
 [1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0]
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TfidfVectorizer

• 先根据所有训练文本，不考虑其出现顺序，只将训练文本中每个出现过的词汇单独视为一列特征，构成一个词汇表；（词袋模型）
• TfidfVectorizer ()返回一个document-vocabularyTF-IDF矩阵：对每篇文档 d，统计每个词 t 出现的TF-IDF(d,t)。

$$词频（TF(d,t)）=\frac{词t在文档d中出现的次数}{文档d中的总词数}$$

$$逆文档频率（IDF(d,t)）=\log \frac{文档总数}{包含单词t的文章总数+1}$$

$$TF-IDF(d,t)=TF(d,t)\times IDF(d,t)$$

逆文档频率用来衡量单词对表达语义所起的重要性：如果一个单词在非常多的文档中都出现，那么它可能是一个比较通用的词汇，对于区分某篇文档特殊语义的贡献较小。

• TfidfVectorizer 相当于先后调用 CountVectorizer 和 TfidfTransformer 两种方法。
• TfidfTransformer：转换 CountVectorizer 处理后的document-vocabulary矩阵为标准化的 tf-idf 矩阵。

class sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer
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参数：

除了有CountVectorizer中的所有参数外，还有以下参数。

norm=’l2’：{‘l1’, ‘l2’}

• 每个输出行都有单位范数
• ’ l2 '：向量元素的平方和为1。当应用l2范数时，两个向量之间的余弦相似度是它们的点积。
• *‘l1’：向量元素的绝对值之和为1。

use_idf=True：bool

• 使inverse-document-frequency调整权重。

smooth_idf=True：bool

• 通过在文档频率上增加1来平滑idf权重，就好像在一个额外的文档中只包含集合中的每一个词一样。防止零作除数。

sublinear_tf=False：bool

• 应用次线性tf缩放，即将 tf 替换为1 + log(tf)。

属性：

• vocabulary_：dict字典。terms到特征索引的映射。
• fixed_vocabulary_: bool。如果用户提供了术语到索引的固定词汇表则返回True。
• idf_：array of shape (n_features,)。反文档频率(IDF)向量，只有在use_idf为真时才定义。
• stop_words_：set，返回停用词表。被忽略的terms（出现在太多文档中max_df，出现在太少文档中min_df，被特征选择丢弃max_features）

方法：

fit(self, raw_documents[, y])

• Learn a vocabulary dictionary of all tokens in the raw documents.
• 学习原始文档中所有标记的词汇字典。

fit_transform(self, raw_documents, y=None)

• 计算各个词语出现的次数，拟合模型，并返回文本矩阵。
• 学习词汇表字典并返回document-term矩阵。
• 这相当于在fit之后transform，但实现起来更有效。

transform(self, raw_documents)

• 将文档转换为document-term矩阵。
• 使用适合fit的词汇表或提供给构造函数的词汇表从原始文本文档中提取标记数。

get_feature_names(self)

• 返回特征名称列表。。从特征整数索引到特征名称的数组映射。

示例

>>> from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
>>> corpus = [
...     'This is the first document.',
...     'This document is the second document.',
...     'And this is the third one.',
...     'Is this the first document?',
... ]
>>> vectorizer = TfidfVectorizer()
>>> X = vectorizer.fit_transform(corpus)
>>> print(vectorizer.get_feature_names())
['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']
>>> print(X.shape)
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