Как получить оценки TF-IDF для слов? - PullRequest
Новая
       76

Как получить оценки TF-IDF для слов?

0 голосов
/ 14 ноября 2018

У меня большой корпус (около 400 тыс. Уникальных предложений).Я просто хочу получить оценку TF-IDF за каждое слово.Я пытался вычислить оценку для каждого слова, сканируя каждое слово и вычисляя частоту, но это занимает слишком много времени.

Я использовал: 

  X= tfidfVectorizer(corpus)

из sklearn, но он напрямую возвращает векторпредставление предложения.Можно ли как-нибудь получить оценки TF-IDF для каждого слова в корпусе?

1 Ответ

0 голосов
/ 14 ноября 2018

Для использования sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer (взято из документов): 

>>> 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)
(4, 9)

Теперь, если я напечатаю X.toarray(): 

[[0.         0.46979139 0.58028582 0.38408524 0.         0.
  0.38408524 0.         0.38408524]
 [0.         0.6876236  0.         0.28108867 0.         0.53864762
  0.28108867 0.         0.28108867]
 [0.51184851 0.         0.         0.26710379 0.51184851 0.
  0.26710379 0.51184851 0.26710379]
 [0.         0.46979139 0.58028582 0.38408524 0.         0.
  0.38408524 0.         0.38408524]]

Каждая строка в этом двумерном массиве относится к документу, а каждый элемент в строке ссылается на оценку TF-IDF соответствующего слова. Чтобы узнать, какое слово представляет каждый элемент, посмотрите на функцию .get_feature_names(). Он распечатает список слов. Например, в этом случае посмотрите строку первого документа: 

[0., 0.46979139, 0.58028582, 0.38408524, 0., 0., 0.38408524, 0., 0.38408524]

В примере .get_feature_names() возвращает это: 

['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']

Таким образом, вы сопоставляете оценки со словами, подобными этим: 

{'and': 0.0, 'document': 0.46979139, 'first': 0.58028582, 'is': 0.38408524, 'one': 0.0, 'second': 0.0, 'the': 0.38408524, 'third': 0.0, 'this': 0.38408524}
...