CountVectorizer()类解析

 

主要可以参考下面几个链接：

1.sklearn文本特征提取

2.使用scikit-learn tfidf计算词语权重

3.sklearn官方中文文档

4.sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer

补充一下：CounterVectorizer()类的函数transfome()的用法

它主要是把新的文本转化为特征矩阵，只不过，这些特征是已经确定过的。而这个特征序列是前面的fit_transfome()输入的语料库确定的特征。见例子：

>>>from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
>>>vec=CountVectrizer()
>>>vec.transform(['Something completely new.']).toarray()

错误返回 ，sklearn.exceptions.NotFittedError: CountVectorizer - Vocabulary wasn't fitted.表示没有对应的词汇表，这个文本无法转换。其实就是没有建立vocabulary表，没法对文本按照矩阵索引来统计词的个位数

corpus = [
     'This is the first document.',
    'This is the second second document.',
   'And the third one.',
   'Is this the first document?']
X = vec.fit_transform(corpus)
X.toarray()

　vocabulary列表

>>>vec.get_feature_names()
 ['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']

　得到的稀疏矩阵是

array([[0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1],
       [0, 1, 0, 1, 0, 2, 1, 0, 1],
       [1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1]], dtype=int64)

建立vocabulary后可以用transform（）来对新文本进行矩阵化了

>>>vec.transform(['this is']).toarray()
 array([[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1]], dtype=int64)
>>>vec.transform(['too bad']).toarray()
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int64)

简单分析'this is'在vocabulary表里面，则对应词统计数量，形成矩阵。而'too bad'在vocabulary表中没有这两词，所以矩阵都为0.