sklearn+tfidf
时间: 2023-10-04 16:09:24 浏览: 103
sentiment-analysis-TfIdf-vectorizer-method:sklearn的朴素贝叶斯和TfIdf词向量化器对电影评论的情感分析
sklearn的tfidf是一种用于计算文本特征权重的方法,它将每个词的重要性量化为一个TF-IDF值。TF-IDF代表词频-逆向文档频率,它衡量了一个词在文本中的重要性,同时考虑了它在整个语料库中的频率。TF-IDF值越高,表示该词在特定文本中越重要。在使用sklearn的TfidfVectorizer时,你需要提供一个包含文本的corpus(语料库),然后通过fit_transform()方法将其转换为TF-IDF矩阵。返回的矩阵是一个稀疏矩阵,其中每一行代表一个文本,每一列代表一个词,矩阵中的值是对应词的TF-IDF值。通过稀疏矩阵的索引,可以获取每个词的TF-IDF值。这种方法可以帮助我们在文本分类、聚类和信息检索等任务中更好地理解和表示文本。
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