sklearn 下 CountVectorizerTfidfVectorizerTfidfTransformer 函数详解

参考链接：

https://www.jianshu.com/p/caa4b923117c

https://blog.csdn.net/papaaa/article/details/78821631

1.CountVectorizer

CountVectorizer会将文本中的词语转换为词频矩阵，它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数,通过get_feature_names()可获得所有文本的关键词，通过toarray()可看到词频矩阵的结果。

代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

texts=["dog cat fish","dog cat cat","fish bird", 'bird']
cv = CountVectorizer()
cv_fit=cv.fit_transform(texts)

print("文本的关键词:
", cv.get_feature_names())
print("词频矩阵:
", cv_fit.toarray())
print("cv_fit:
", cv_fit)

返回的结果为稀疏矩阵：

2.TfidfTransformer

TfidfTransformer用于统计vectorizer中每个词语的TF-IDF值。代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
texts=["dog cat fish","dog cat cat","dog fish", 'dog pig pig bird']
cv = CountVectorizer()
cv_fit=cv.fit_transform(texts)

transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(cv_fit)
print (tfidf.toarray())

输出结果为：

3.TfidfTransformer 

将原始文档的集合转化为tf-idf特性的矩阵，相当于CountVectorizer配合TfidfTransformer使用的效果。
即TfidfVectorizer类将CountVectorizer和TfidfTransformer类封装在一起。

代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
texts=["dog cat fish","dog cat cat","dog fish", 'dog pig pig bird']
tv = TfidfVectorizer(max_features=100,
                     ngram_range=(1, 1),
                     stop_words='english')
X_description = tv.fit_transform(texts)
print(X_description.toarray())

结果为：

可观察到输出的结果和上面的结果是一毛一样的。

ngram_range=(1, 1)也可以改为（２，３），这就是２-gram.

stop_words暂时只支持英文，即”english”