vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(seg_data)

这段代码是使用 scikit-learn 中的 TfidfVectorizer 类来进行文本向量化。它将输入的文本数据集 `seg_data` 转换为一个稀疏矩阵 `X`，其中每一行表示一个文本样本，每个列表示一个单词（或 n-gram）在该文本中的 TF-IDF 值。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的用于衡量文本中词语重要性的方法。它计算某个单词在当前文档中出现的频率（Term Frequency）与在所有文档中出现的频率的倒数（Inverse Document Frequency）之积，从而得到该单词在当前文档中的重要性程度。这种方法可以有效地减少常见词汇对文本表示的影响，提高模型的准确性。

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from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # LDA 分析 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(data['seg_word']) feature_names = vectorizer.get_feature_names() lda_model = LatentDirichletAllocation(n_components=2, random_state=0) lda_model.fit(vectorizer.fit_transform(data['seg_word']))

这段代码是使用sklearn库中的LatentDirichletAllocation模型进行LDA主题模型分析，其中使用了CountVectorizer将文本转化为词频矩阵。在这个例子中，我们将文本数据data['seg_word']作为输入，经过CountVectorizer处理后，生成了一个词频矩阵X。然后将这个词频矩阵作为输入，使用LatentDirichletAllocation模型进行LDA主题模型分析，其中n_components参数指定了我们希望得到的主题数量。最终，我们可以得到每个主题中每个词的权重，以及每个文本所属的主题。

解释代码：data=pd.read_excel('评论内容.xlsx') a=list(data['评论内容']) # 将所有文本连接成一个字符串 su='' for i in a: su+=str(i) # for l in range(30,300,30) # 进行分词处理 seg = jieba.lcut(su,cut_all=False) # 构建word2vec模型，该模型用于转换词向量 model = word2vec.Word2Vec(seg, min_count=1,vector_size=100) index2word_set = set(model.wv.index_to_key) # 词向量转换函数 def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature

这段代码主要是用于文本分类的，首先通过`pd.read_excel`函数读取一个Excel文件中的评论内容，并将其转换成一个列表`a`。然后将所有的评论内容连接成一个字符串`su`，并使用`jieba`库对其进行分词处理。接下来使用`word2vec`模型将文本转换为词向量，并使用`avg_feature_vector`函数将每个评论的词向量求平均值，将所有评论的词向量转换为一个`DataFrame`格式的数据集`X`。然后使用`SnowNLP`库对每个评论进行情感分析，将其转化为二分类标签`y`。最后使用`GradientBoostingClassifier`梯度提升决策树对评论进行分类，并使用`OneHotEncoder`将其转换为`onehot`向量。函数`gbdt_lr`的作用是将数据进行处理，并输出转换结果。