我需要一段sklearn计算tf-idf的代码

时间: 2023-09-20 20:06:15 浏览: 58
### 回答1: 可以参考以下代码:from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizervectorizer = TfidfVectorizer()vectors = vectorizer.fit_transform([your_text_data]) ### 回答2: import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 原始文本数据 corpus = [ '我喜欢吃苹果。', '苹果是一种水果。', '水果很好吃。', '我不喜欢吃香蕉。' ] # 分词处理 seg_corpus = [' '.join(jieba.cut(sentence)) for sentence in corpus] # 创建tf-idf模型 tfidf = TfidfVectorizer() # 计算tf-idf值 tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(seg_corpus) # 输出结果 print(tfidf_matrix.toarray()) ### 回答3: 下面是一段使用scikit-learn库计算tf-idf(词频-逆文档频率)的代码: ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 假设我们有一些文本数据 corpus = [ "这是第一篇文档", "这是第二篇文档", "这是第三篇文档", "这是第四篇文档", ] # 创建TfidfVectorizer对象 vectorizer = TfidfVectorizer() # 将文本数据转换成tf-idf向量 tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus) # 打印每个词的特征名称 feature_names = vectorizer.get_feature_names_out() print("特征名称:", feature_names) # 打印tf-idf矩阵 print("tf-idf矩阵:") print(tfidf_matrix.toarray()) ``` 首先,我们导入了TfidfVectorizer类。然后,我们定义了一个包含文本数据的列表corpus。接下来,我们创建了一个TfidfVectorizer对象vectorizer。 通过调用vectorizer的fit_transform方法,我们将文本数据corpus转换为tf-idf矩阵tfidf_matrix。 最后,我们使用vectorizer的get_feature_names_out方法获取特征名称,并打印出来。然后,我们打印出tf-idf矩阵tfidf_matrix的内容。 这段代码将帮助你使用scikit-learn库计算tf-idf。你可以根据自己的数据和需求进行修改。

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