python对文本文档数据集向量化
时间: 2023-07-25 22:11:25 浏览: 52
在机器学习中,通常需要将文本文档数据集转换为数值型向量,以便于机器学习算法对其进行处理。常用的文本文档数据集向量化方法包括:
1. 词袋模型(Bag of Words):将每个文档表示为一个固定长度的向量,向量的每个元素表示该文档中对应词汇的出现次数或者权重。可以使用Scikit-learn库中的CountVectorizer或TfidfVectorizer类来进行词袋模型向量化。
2. N-gram模型:将每个文档表示为一个由N个词或字符组成的序列,然后使用词袋模型将序列向量化。可以使用Scikit-learn库中的CountVectorizer或TfidfVectorizer类来进行N-gram模型向量化。
3. Word2Vec模型:将每个文档表示为一个固定长度的向量,向量的每个元素表示该文档中对应词汇的语义特征。可以使用Gensim库来进行Word2Vec模型向量化。
下面是一个使用CountVectorizer类进行词袋模型向量化的示例代码:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 读取文本数据
with open('data.txt', 'r') as f:
data = f.readlines()
# 构建词袋模型向量
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(data)
# 输出向量维度和词汇表
print(X.shape)
print(vectorizer.vocabulary_)
```
这个例子中,我们首先读取文本数据,然后使用CountVectorizer类将文本数据集向量化为词袋模型。需要注意的是,我们使用了英文停用词列表来去除常见的无意义词汇。最后,我们打印出向量维度和词汇表。