python - 使用 sklearn 获取单词的 tf-idf 权重

Question

我有一组维基百科的文本。
使用 tf-idf，我可以定义每个单词的权重。下面是代码:

import pandas as pd                                             
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

wiki = pd.read_csv('people_wiki.csv')

tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_features= 1000000)
tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(wiki['text'])

目标是查看 tf-idf 列中显示的权重:

文件“people_wiki.csv”在这里:

https://ufile.io/udg1y

Answer 1

TfidfVectorizer 有一个 vocabulary_ 属性，它对你想要的东西非常有用。该属性是以词为键，以该词对应的列索引为值的字典。

对于下面的例子，我想要那个字典的逆，因为我使用了字典理解。

tfidf_vec = TfidfVectorizer()
transformed = tfidf_vec.fit_transform(raw_documents=['this is a quick example','just to show off'])
index_value={i[1]:i[0] for i in tfidf_vec.vocabulary_.items()}

index_value 将在后面用作查找表。

fit_transform 返回压缩稀疏行格式矩阵。对您想要实现的目标有用的属性是 indices 和 data。 indices 返回实际包含数据的所有索引，data 返回这些索引中的所有数据。

按如下方式循环返回的转换后的稀疏矩阵。

fully_indexed = []
for row in transformed:
    fully_indexed.append({index_value[column]:value for (column,value) in zip(row.indices,row.data)})

返回包含以下内容的字典列表。

[{'example': 0.5, 'is': 0.5, 'quick': 0.5, 'this': 0.5},
 {'just': 0.5, 'off': 0.5, 'show': 0.5, 'to': 0.5}]

请注意，这样做只会返回特定文档中具有非零值的单词。查看我示例中的第一个文档，字典中没有 'just', 0.0 键值对。如果你想包括那些你需要稍微调整一下最终的字典理解。

像这样

fully_indexed = []
transformed = np.array(transformed.todense())
for row in transformed:
    fully_indexed.append({index_value[column]:value for (column,value) in enumerate(row)})

我们创建了一个密集版本的矩阵作为一个 numpy 数组循环遍历 numpy 数组的每一行枚举内容，然后填充字典列表。这样做会导致输出还包括文档中不存在的所有单词。

[{'example': 0.5,'is': 0.5,'just': 0.0,'off': 0.0,'quick': 0.5,'show': 0.0,'this': 0.5,'to': 0.0},
 {'example': 0.0,'is': 0.0,'just': 0.5,'off': 0.5,'quick': 0.0,'show': 0.5,'this': 0.0,'to': 0.5}]

然后您可以将字典添加到您的数据框中。

df['tf_idf'] = fully_indexed