TF-IDF方法提取文本特征--TfidfVectorizer 工具

约定不等于承诺〃 2022-04-16 05:56 636阅读 0赞

### 前言 ###

从基本的内容讲起，我们可以利用TF-IDF来提取文本特征，在python中有TfidfVectorizer这中工具可以方便我们使用，对所有样本分词，并且通过设置N-gram来获得特征，然后以这些词作为维度特征对每个样本向量化，最后到模型中训练，本文主要讲解TfidfVectorizer的使用，如何来使用这个工具。

### 代码 ###

我们通过python代码来看看这个工具，先上代码看看，都有注释：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, HashingVectorizer, TfidfTransformer,TfidfVectorizer
    
    # 语料
    document = ["I have a pen.",
                "I have an apple.",
                "you have an apple.",
               "an apple."]
    # 定义对象
    
    tf = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,2),analyzer='word',smooth_idf=1) # 按照 word 来做特征，最大范围是两个单词，最小是一个单词
    discuss_tf = tf.fit_transform(document)
    
        #matrix of input set
    X = (discuss_tf).toarray()
    size_matrix = X.shape[0] 
    print('size_matrix = ',X.shape)
    
    
    n_fea = 2;
    ## 降维之后的特征个数 不得 大于样本个数
    svd_tag_tmp = TruncatedSVD(n_components=n_fea, n_iter=20, random_state=2019)
    
    tag_svd_tmp = svd_tag_tmp.fit_transform(discuss_tf)
    tag_svd_tmp = pd.DataFrame(tag_svd_tmp)
    print(tag_svd_tmp)
    
    tag_svd_tmp.columns = [f'b_svd_{i}' for i in range(n_fea)]
    
    
    print('- '*10)
    words = tf.get_feature_names()
    print(words)
    print(discuss_tf)
    num = len(words)
    row_num=len(document)
    for i in range(row_num):
        print('----Document %d----'%(i))
        for j in range(num):
            print(words[j],discuss_tf[i,j])

结果：

size_matrix =  (4, 9)
              0             1
    0  0.200471  9.729345e-01
    1  0.938638  1.042670e-16
    2  0.852996  1.825470e-16
    3  0.844057 -2.310809e-01
    - - - - - - - - - - 
    ['an', 'an apple', 'apple', 'have', 'have an', 'have pen', 'pen', 'you', 'you have']
      (0, 5)	0.6445029922609534
      (0, 6)	0.6445029922609534
      (0, 3)	0.41137791133379387
      (1, 1)	0.42540804913721164
      (1, 4)	0.5254635733493682
      (1, 2)	0.42540804913721164
      (1, 0)	0.42540804913721164
      (1, 3)	0.42540804913721164
      (2, 8)	0.48500083957081014
      (2, 7)	0.48500083957081014
      (2, 1)	0.30956975339688264
      (2, 4)	0.38238023269828086
      (2, 2)	0.30956975339688264
      (2, 0)	0.30956975339688264
      (2, 3)	0.30956975339688264
      (3, 1)	0.5773502691896257
      (3, 2)	0.5773502691896257
      (3, 0)	0.5773502691896257
    ----Document 0----
    an 0.0
    an apple 0.0
    apple 0.0
    have 0.41137791133379387
    have an 0.0
    have pen 0.6445029922609534
    pen 0.6445029922609534
    you 0.0
    you have 0.0
    ----Document 1----
    an 0.42540804913721164
    an apple 0.42540804913721164
    apple 0.42540804913721164
    have 0.42540804913721164
    have an 0.5254635733493682
    have pen 0.0
    pen 0.0
    you 0.0
    you have 0.0
    ----Document 2----
    an 0.30956975339688264
    an apple 0.30956975339688264
    apple 0.30956975339688264
    have 0.30956975339688264
    have an 0.38238023269828086
    have pen 0.0
    pen 0.0
    you 0.48500083957081014
    you have 0.48500083957081014
    ----Document 3----
    an 0.5773502691896257
    an apple 0.5773502691896257
    apple 0.5773502691896257
    have 0.0
    have an 0.0
    have pen 0.0
    pen 0.0
    you 0.0
    you have 0.0

大家直接运行代码就可以看到输出结果，这里做一个解释，我们提取所有的文本单词，并计算单词的TF-IDF值，并把输入语料集中的每个句子向量化，这样每个句子的维度就是一样的了，句子不包含的单词，该单词的TF-IDF值就是0，包含就是该单词计算的TF-IDF值，这样就可以把语料都统一了维度，其中`ngram_range=(1,2)`表示允许连续的至少一个、最多两个单位组成一个新的特征，因为本代码中是word维度的，所以最多连续的两个单词，至少一个单词，这样就提取了文本的单词特征，但这样提取特征也有很多局限性，在很多的任务中，都是考验语义，比如实体抽取，很多实体并不会出现在文本那种，但是人们一看文本就知道这是描述哪个实体，所以提取文本单词特征对于很多任务并不适用。

### 训练模型 ###

import pandas as pd
    
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    from sklearn.linear_model import RidgeClassifier
    from sklearn.metrics import f1_score
    
    train_df = pd.read_csv('../input/train_set.csv', sep='\t', nrows=15000)
    
    tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,3), max_features=3000)
    train_test = tfidf.fit_transform(train_df['text'])
    
    clf = RidgeClassifier()
    clf.fit(train_test[:10000], train_df['label'].values[:10000])
    
    val_pred = clf.predict(train_test[10000:])
    print(f1_score(train_df['label'].values[10000:], val_pred, average='macro'))

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### 参考博客 ###

[Python中的TfidfVectorizer参数解析][Python_TfidfVectorizer]

[format_png]: /images/20220416/5b093cfde6c044eaa8a8577c3a1add12.png
[Python_TfidfVectorizer]: https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/80451371