Python的Tf-idf文本特征如何提取

本篇内容主要讲解“Python中Tf-idf文本特征如何提取”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python中Tf-idf文本特征如何提取”吧!

寿光网站制作公司哪家好，找创新互联建站！从网页设计、网站建设、微信开发、APP开发、自适应网站建设等网站项目制作，到程序开发，运营维护。创新互联建站2013年开创至今到现在10年的时间，我们拥有了丰富的建站经验和运维经验，来保证我们的工作的顺利进行。专注于网站建设就选创新互联建站。

说明

1、TF-IDF是如果词或词组出现在文章中的概率较高，而在其他文章中很少出现，那么它就被认为具有很好的类别区分能力，适合进行分类。

2、提取文本特征，用来评估字词对文件集或某个语料库中文件的重要性。

实例

def tfidf_demo():
    """
    用tfidf的方法进行文本特征提取
    :return:
    """
    # 1.将中文文本进行分词
    data = ["一种还是一种今天很残酷，明天更残酷，后天很美好，但绝对大部分是死在明天晚上，所以每个人不要放弃今天。",
            "我们看到的从很远星系来的光是在几百万年之前发出的，这样当我们看到宇宙时，我们是在看它的过去。",
            "如果只用一种方式了解某样事物，你就不会真正了解它。了解事物真正含义的秘密取决于如何将其与我们所了解的事物相联系。"]
    data_new = []
    for sent in data:
        data_new.append(cut_word(sent))
    # print(data_new)
    # 2.实例化一个转换器类
    transfer = TfidfVectorizer(stop_words=["一种", '因为'])
    # 3.调用fit_transform
    data_final = transfer.fit_transform(data_new)
    print("data_new:\n", data_final.toarray())
    print("特征名字:\n", transfer.get_feature_names())
    return None

到此，相信大家对“Python中Tf-idf文本特征如何提取”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

当前名称：Python的Tf-idf文本特征如何提取
本文来源：http://scjbc.cn/article/gcpcip.html