tf-idf原理 & TfidfVectorizer参数详解及实战

目录

一、原理

二、实战

sklearn中提供的文本处理方法

1、导包

2、初始化词频向量/tf_idf的训练参数

3、CountVectorizer训练及应用函数

4、CountVectorizer使用

5、TfidfTransformer训练及应用函数

6、TfidfTransformer训练及应用函数

三、划重点

少走10年弯路

tf-idf作为文体特征提取的常用统计方法之一，适合用于文本分类任务，本文从原理、参数详解及实战全方位详解tf-idf，掌握本篇即可轻松上手并用于文本数据分类。

一、原理

tf 表示词频（某单词在某文本中的出现次数/该文本中所有词的词数），idf表示逆文本频率（语料库中包含某单词的文本数、的倒数、取log），tf-idf则表示词频*逆文档频率，tf-idf认为词的重要性随着它在文本中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在整个语料库中出现的频率成反比下降。

idf表达式如下，其中k为包含某词的文本数，n为整个语料库的文本数

对idf进行平滑、避免出现极大/极小值（smooth_idf=True）

二、实战

sklearn中提供的文本处理方法

（1）CountVectorizer：将文本文档集合转换为词频/字符频数矩阵，在单个类中实现了 tokenization （字符级+词级分词）、n-grams、剔除停用词、筛选高频词和 occurrence counting （频数统计）

（2）TfidfTransformer：将词频/字符频数矩阵转换为标准化的 tf 或 tf-idf 矩阵，Tf 表示词频、而 tf-idf 表示词频乘以逆文档频率，常用于文本分类。

（3）TfidfVectorizer：直接将原始文档集合转换为tf-idf 特征矩阵，将CountVectorizer和TfidfTransformer的所有功能组合在一个模型中。

实际应用结果如下图（1-grams + 2-grams）：

本文通过使用例子实战，展示这几类的使用方法及功能，以及详细的参数解释、方便不同需求下自行使用。

1、导包

import warnings warnings.filterwarnings('ignore')import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfTransformer,TfidfVectorizer

2、初始化词频向量/tf_idf的训练参数

由于存在功能组合的问题，TfidfVectorizer参数=CountVectorizer参数+TfidfTransformer参数，因此初始化参数函数将三部分参数汇总，通过设置传参label、用于确定所需要返回的参数字典。

def init_params(label='TfidfVectorizer'):params_count={'analyzer': 'word',# 取值'word'-分词结果为词级、'char'-字符级(结果会出现he is，空格在中间的情况)、'char_wb'-字符级(以单词为边界)，默认值为'word''binary': False,# boolean类型，设置为True，则所有非零计数都设置为1.（即，tf的值只有0和1，表示出现和不出现）'decode_error': 'strict','dtype': np.float64, # 输出矩阵的数值类型'encoding': 'utf-8','input': 'content', # 取值filename，文本内容所在的文件名；file，序列项必须有一个'read'方法，被调用来获取内存中的字节；content，直接输入文本字符串'lowercase': True, # boolean类型，计算之前是否将所有字符转换为小写。'max_df': 1.0, # 词汇表中忽略文档频率高于该值的词；取值在[0,1]之间的小数时表示文档频率的阈值，取值为整数时(>1)表示文档频数的阈值；如果设置了vocabulary，则忽略此参数。'min_df': 1, # 词汇表中忽略文档频率低于该值的词；取值在[0,1]之间的小数时表示文档频率的阈值，取值为整数时(>1)表示文档频数的阈值；如果设置了vocabulary，则忽略此参数。'max_features': None, # int或 None(默认值).设置int值时建立一个词汇表，仅用词频排序的前max_features个词创建语料库；如果设置了vocabulary，则忽略此参数。'ngram_range': (1, 2),# 要提取的n-grams中n值范围的下限和上限，min_n <= n 3、CountVectorizer训练及应用函数 
def CountVectorizer_train(train_data,params):cv = CountVectorizer(**params)# 输入训练集矩阵，每行表示一个文本# 训练，构建词汇表以及词项idf值，并将输入文本列表转成VSM矩阵形式cv_fit = cv.fit_transform(train_data)return cvdef CountVectorizer_apply(model):print('词汇表')print(model.vocabulary_)print('------------------------------')print('特证名/词汇列表')print(model.get_feature_names())print('------------------------------')print('idf_列表')print(model.idf_)print('------------------------------')data=['Tokyo Japan Chinese']print('{} 文本转化VSM矩阵'.format(data))print(model.transform(data).toarray())print('------------------------------')print('转化结果输出为dataframe')print(pd.DataFrame(model.transform(data).toarray(),columns=model.get_feature_names()))print('------------------------------')print('model参数查看')print(model.get_params())print('------------------------------')
4、CountVectorizer使用
train_data = ["Chinese Beijing Chinese","Chinese Chinese Shanghai","Chinese Macao","Tokyo Japan Chinese"]params=init_params('CountVectorizer')cv_model=CountVectorizer_train(train_data,params)CountVectorizer_apply(cv_model)
查看结果可以发现，VSM矩阵并不是词频统计，其实是tf-idf的结果
5、TfidfTransformer训练及应用函数
def TfidfTransformer_train(train_data,params):tt = TfidfTransformer(**params)tt_fit = tt.fit_transform(train_data)return ttdef TfidfTransformer_apply(model):print('idf_列表')print(model.idf_)print('------------------------------')data=[[1, 1, 0, 2, 1, 1, 0, 1]]print('词频列表{} 转化VSM矩阵'.format(data))print(model.transform(data).toarray())print('------------------------------')print('model参数查看')print(model.get_params())print('------------------------------')train_data=[[1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1]]params=init_params('TfidfTransformer')tt_model=TfidfTransformer_train(train_data,params)TfidfTransformer_apply(tt_model)
6、TfidfTransformer训练及应用函数
def TfidfVectorizer_train(train_data,params):tv = TfidfVectorizer(**params)# 输入训练集矩阵，每行表示一个文本# 训练，构建词汇表以及词项idf值，并将输入文本列表转成VSM矩阵形式tv_fit = tv.fit_transform(train_data)return tvdef TfidfVectorizer_apply(tv_model):print('tv_model词汇表')print(tv_model.vocabulary_)print('------------------------------')print('tv_model特证名/词汇列表')print(tv_model.get_feature_names())print('------------------------------')print('idf_列表')print(tv_model.idf_)print('------------------------------')data=['Tokyo Japan Chinese']print('{} 文本转化VSM矩阵'.format(data))print(tv_model.transform(data).toarray())print('------------------------------')print('转化结果输出为dataframe')print(pd.DataFrame(tv_model.transform(data).toarray(),columns=tv_model.get_feature_names()))print('------------------------------')print('tv_model参数查看')print(tv_model.get_params())print('------------------------------')train_data = ["Chinese Beijing Chinese","Chinese Chinese Shanghai","Chinese Macao","Tokyo Japan Chinese"]params=init_params('TfidfVectorizer')tv_model=TfidfVectorizer_train(train_data,params)TfidfVectorizer_apply(tv_model)
将train_data的tf-idf矩阵转化为dataframe结果
pd.DataFrame(tv_model.transform(train_data).toarray(),columns=tv_model.get_feature_names())
三、划重点
少走10年弯路
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