tfidf = TfidfVectorizer() # 计算文本向量 text_vectors = tfidf.fit_transform([text1, text2]).toarray() # 输出文本向量 print(text_vectors)

这段代码使用了 scikit-learn 库中的 TfidfVectorizer 类，可以将文本转换为 TF-IDF 特征向量。TF-IDF 是一种常用的文本特征提取方法，它可以将每个文本表示为一个向量，其中每个维度代表一个词语在该文本中的重要程度。

具体来说，TfidfVectorizer 将每个文本分词，并统计每个词语在每个文本中出现的次数。然后，对于每个词语，计算它在所有文本中出现的文档频率（DF），并用总文档数除以 DF 得到逆文档频率（IDF）。最后，对于每个文本中的每个词语，将它的 TF 乘以 IDF 得到一个特征值，组成文本的 TF-IDF 特征向量。

在这段代码中，我们先创建了一个 TfidfVectorizer 对象，然后调用它的 fit_transform 方法，输入两个文本字符串。fit_transform 方法会自动进行分词、计算 TF-IDF 特征向量，并返回一个稀疏矩阵，我们通过 toarray 方法将其转换为二维数组格式。最后，我们输出这两个文本的 TF-IDF 特征向量。

相关问题

使用scala编写spark word2vec tfidf进行加权 ，计算两个列表的文本相似度的代码

好的，下面是代码，注意需要先安装Spark和相关依赖库：

import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, Word2Vec}
import org.apache.spark.ml.linalg.Vector
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

object Word2VecAndTFIDF {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Word2VecAndTFIDF")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 读取数据，两个列表分别存储在不同的文件中，每行为一个句子
    val list1 = spark.read.textFile("path/to/list1.txt")
    val list2 = spark.read.textFile("path/to/list2.txt")

    // 合并两个列表
    val data = list1.union(list2).toDF("text")

    // 对文本进行分词
    val tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("text").setOutputCol("words")
    val tokenized = tokenizer.transform(data)

    // 训练Word2Vec模型
    val word2Vec = new Word2Vec()
      .setInputCol("words")
      .setOutputCol("word2vec")
      .setVectorSize(100)
      .setMinCount(0)
    val model = word2Vec.fit(tokenized)
    val result = model.transform(tokenized)

    // 计算TF-IDF
    val hashingTF = new HashingTF()
      .setInputCol("words")
      .setOutputCol("rawFeatures")
      .setNumFeatures(10000)
    val featurizedData = hashingTF.transform(result)
    val idf = new IDF().setInputCol("rawFeatures").setOutputCol("features")
    val idfModel = idf.fit(featurizedData)
    val rescaledData = idfModel.transform(featurizedData)

    // 计算两个列表的文本相似度
    val list1Data = rescaledData.filter(col("text").isin(list1.collect(): _*))
    val list2Data = rescaledData.filter(col("text").isin(list2.collect(): _*))
    val list1Vectors = list1Data.select("features").rdd.map {
      case Row(v: Vector) => v
    }
    val list2Vectors = list2Data.select("features").rdd.map {
      case Row(v: Vector) => v
    }
    val sim = list1Vectors.cartesian(list2Vectors).map { case (v1, v2) =>
      val cosSim = cosineSimilarity(v1, v2)
      Row(cosSim)
    }

    // 输出结果
    val schema = StructType(Seq(StructField("similarity", DoubleType)))
    val simDF = spark.createDataFrame(sim, schema)
    simDF.show()
  }

  def cosineSimilarity(v1: Vector, v2: Vector): Double = {
    val dotProduct = v1.dot(v2)
    val magnitude1 = math.sqrt(v1.toArray.map(x => x * x).sum)
    val magnitude2 = math.sqrt(v2.toArray.map(x => x * x).sum)
    dotProduct / (magnitude1 * magnitude2)
  }
}

这段代码中，我们首先读取存储在文件中的两个列表，然后对它们的每个句子进行分词，训练Word2Vec模型并计算TF-IDF。最后，我们从TF-IDF结果中提取出列表中的向量，并计算两个列表中所有向量的余弦相似度，最终输出文本相似度。

python中文文本向量化代码

在Python中，可以使用sklearn库中的CountVectorizer或TfidfVectorizer来将中文文本向量化。以下是一个示例代码：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer

# 中文文本数据样本
corpus = ['我 爱 中国', '中国 文化 传统', '中国 历史 悠久']

# 使用CountVectorizer进行向量化
count_vectorizer = CountVectorizer()
count_vectorizer.fit(corpus)
count_vectors = count_vectorizer.transform(corpus)
print("Count向量化结果：")
print(count_vectors.toarray())

# 使用TfidfVectorizer进行向量化
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_vectorizer.fit(corpus)
tfidf_vectors = tfidf_vectorizer.transform(corpus)
print("TF-IDF向量化结果：")
print(tfidf_vectors.toarray())

以上代码将会输出向量化后的结果。CountVectorizer使用简单的词频统计来生成向量，而TfidfVectorizer使用词频-逆文档频率来生成向量。你可以根据具体需求选择使用哪一种方式。