cv = CountVectorizer(ngram_range=(4,4))
时间: 2024-05-29 20:08:31 浏览: 18
这是一个关于n-gram的问题,CountVectorizer是一个常用的文本特征抽取工具,在处理文本数据时,可以使用它来将文本转换为向量表示。它的参数中,ngram_range用于指定n-gram的范围。例如,ngram_range=(1,2)表示将文本分割为单个词语和二元词组,而ngram_range=(2,2)则只会将文本分割为二元词组。
相关问题
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer cv = CountVectorizer(ngram_range=(4,4))
这段代码导入了sklearn库中用于文本特征提取的CountVectorizer类,并创建了一个CountVectorizer对象cv。这个对象的ngram_range参数被设置为(4,4),表示提取的特征为4-gram,即每个特征由4个相邻的词语组成。这个操作通常用于将文本数据转换为数值特征,以便于机器学习算法的训练和预测。
count_vec = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), min_df=3) tfidf_vec = TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 2), min_df=3) 是什么意思
这两行代码分别创建了两个不同的文本特征提取器,用于将文本数据转换为向量形式。
CountVectorizer将文本中的词语转换为词频矩阵,即每个文本中各个词语出现的次数。ngram_range参数指定了要考虑的n-gram的范围,例如(1,2)表示考虑单个词和相邻两个词组成的二元组。min_df参数指定了过滤掉出现次数低于该值的词语。
TfidfVectorizer在CountVectorizer的基础上增加了对词语重要性的衡量。它通过计算“词语在文本中出现的次数”与“该词语在整个语料库中出现的文档频率”的比值,得到一个TF-IDF权重。这个权重可以反映该词语对于文本的重要性。
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