python - Tfidvectorizer - L2 归一化向量

Question

我想确保 TfidfVectorizer 对象返回 l2 归一化向量。我正在运行具有不同长度的文档的二元分类问题。

我正在尝试提取每个语料库的归一化向量，因此我假设我可以对 Tfidfvectorizer 矩阵的每一行求和。然而总和大于 1，我认为标准化的 copora 会将所有文档转换为 0-1 之间的范围。

vect = TfidfVectorizer(strip_accents='unicode',
stop_words=stopwords,analyzer='word', use_idf=True, tokenizer=tokenizer, ngram_range=(1,2),sublinear_tf= True , norm='l2')

tfidf = vect.fit_transform(X_train)
# sum norm l2 documents
vect_sum = tfidf.sum(axis=1)

vect_sum 的值大于 1，我认为使用范数会导致所有向量都在 0-1 之间。我刚刚了解到 scikit learn 中的预处理对象 - preprocessing.normalizer 。这是我应该在 Gridsearch 管道中使用的东西吗？请参阅下面的示例。

pipeline = Pipeline([
    ('plb', normalize(tfidf, norm='l2')), #<-- sklearn.preprocessing
    ('tfidf', tfidf_vectorizer),
    ('clf', MultinomialNB()),  
])

preprocessing.normalizer 和 Tfidfvectorizer 范数参数有什么区别？

Answer 1

对于 L2，不是行的总和等于 1，而是平方和等于 1。L1 范数将产生一个范数，其中值的总和等于 1。

X_train = [" This is my first sentence", "Short sentence"]
vect = TfidfVectorizer(strip_accents='unicode',analyzer='word', use_idf=True, ngram_range=(1,2),sublinear_tf= True , norm='l2')

tfidf = vect.fit_transform(X_train)
# sum norm l2 documents
vect_sum = tfidf.multiply(tfidf).sum(axis=1)
vect_sum

# matrix([[ 1.],
#         [ 1.]])

TF-IDF 仅适用于计数。如果在生成 TF-IDF 权重后执行归一化，则可以达到相同的效果。

from sklearn.feature_extraction.text import normalize

vect = TfidfVectorizer(strip_accents='unicode',analyzer='word', use_idf=True, ngram_range=(1,2),
                       sublinear_tf= True , norm=None)

tfidf = vect.fit_transform(X_train)
tfidf = normalize(tfidf)

这相当于原始示例中的 TfidfVectorizer(...,norm='l2')。