Как отразить те же результаты, что и у склеарна TfidfVectorizer? - PullRequest
Новая
       49

Как отразить те же результаты, что и у склеарна TfidfVectorizer?

0 голосов
/ 29 апреля 2020

Я пытаюсь собрать TfidfVectorizer с нуля, и я собрал почти тот же векторизатор, что и склеарн, но я не могу получить те же оценки tf-idf, что и TfidfVectorizer.

Вот мой код: 

def vocab(corpus):
    entire_corpus = ' '.join([i for i in corpus]).split()
    values = Counter(entire_corpus)
    return dict(values)


def tfidf(corpus, vocab):
    row = 0
    vocabs = vocab(corpus)
    for sentence in corpus:
        col = 0
        word_freq = Counter(sentence.split())
        for word, freq in word_freq.items():
            tf = freq/len(sentence)
            n = vocabs.get(word, -1)
            if n != -1:
                idf = 1.0 + math.log((len(corpus)+1)/(n+1))
            print((row, col), tf*idf)
            col = col+1
        row = row + 1


vocabs = vocab(corpus)
tfidf(corpus, vocabs)

для первой строки:

(0, 0) 0.038461538461538464

(0, 1) 0.038461538461538464

(0, 2) 0.038461538461538464

(0, 3) 0.05810867783715349

(0, 4) 0.038461538461538464

Принимая во внимание, что выход из TfIDFvectorizer Склеарна равен

(0, 8) 0.38408524091481483 10 *

(0, 6) 0,38408524091481483

(0, 3) 0,38408524091481483

(0, 2) 0,5802858236844359

(0, 1) 0,46979138557992045

1029 * Можете ли вы сказать мне, где я неправильно понимаю? Спасибо.

1 Ответ

0 голосов
/ 29 апреля 2020 
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from collections import Counter
import numpy as np
import pandas as pd

def tfidf_vectorizer(corpus):

    terms = list(set(' '.join([i for i in corpus]).split()))

    terms.sort()

    mat = np.zeros((len(corpus), len(terms)))

    for i in range(len(corpus)):

        tf = Counter(corpus[i].split())

        for j in range(len(terms)):

            df = len([document for document in corpus if terms[j] in document])

            idf = 1.0 + np.log((len(corpus) + 1) / (df + 1))

            mat[i, j] = tf[terms[j]] * idf

    return (terms, mat)

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

# manual calculation
vectorizer_1 = tfidf_vectorizer(corpus)

terms_1 = vectorizer_1[0]
matrix_1 = vectorizer_1[1]

# scikit-learn calculation
vectorizer_2 = TfidfVectorizer(norm=None).fit(corpus)

terms_2 = vectorizer_2.get_feature_names()
matrix_2 = vectorizer_2.transform(corpus).toarray()

print(pd.DataFrame(data=matrix_1, columns=terms_1))

   document     first   is       one    second  the     third  this
0  1.287682  1.693147  1.0  0.000000  0.000000  1.0  0.000000   1.0
1  2.575364  0.000000  1.0  0.000000  1.693147  1.0  0.000000   1.0
2  0.000000  0.000000  1.0  1.693147  0.000000  1.0  1.693147   1.0

print(pd.DataFrame(data=matrix_2, columns=terms_2))

   document     first   is       one    second  the     third  this
0  1.287682  1.693147  1.0  0.000000  0.000000  1.0  0.000000   1.0
1  2.575364  0.000000  1.0  0.000000  1.693147  1.0  0.000000   1.0
2  0.000000  0.000000  1.0  1.693147  0.000000  1.0  1.693147   1.0
...