tfidf提取新闻文本特征的代码

下面是使用Python的sklearn库实现tf-idf特征提取的示例代码：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
 
# 读取新闻文本数据
with open('news.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    news_list = f.readlines()
 
# 构建tf-idf特征提取器
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english', max_df=0.7)
 
# 将新闻文本转化为tf-idf特征向量
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(news_list)
 
# 输出特征向量维度和特征词
print(tfidf_matrix.shape)
print(tfidf_vectorizer.get_feature_names())

其中，第1行到第3行读取存储新闻文本的文件（假设文件名为news.txt）。第6行创建了一个tf-idf特征提取器，其中stop_words参数指定了需要过滤的停用词，max_df参数指定了在构建词汇表时需要忽略的高频词汇。第9行使用fit_transform方法将新闻文本转换为tf-idf特征向量，存储在tfidf_matrix中。最后两行分别输出了特征向量的维度和特征词。

相关问题

文本特征提取并进行文本分类 1.创建数据集2. 文本预处理3.使用Tfidf模型进行文本特征提取4.划分训练集和测试集5.使用Logistic Regression进行文本分类6.预测测试集代码

文本特征提取并进行文本分类是一个常见的自然语言处理任务，通常用于信息检索、情感分析等场景。以下是这个过程的一个简要步骤：

1. **创建数据集**：首先，你需要收集相关的文本样本，并将它们标记上对应的类别标签，比如新闻文章可以按照主题分类为体育、科技、娱乐等。

2. **文本预处理**：对文本进行清洗和标准化，包括去除标点符号、停用词，转换为小写，分词等。这一步有助于减少噪音并提高后续处理的效率。

3. **使用Tfidf模型**：Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)是一种常用的文本特征提取方法，它衡量了一个词语对于文档的重要性，同时考虑了这个词在整个语料库中的普遍性。

4. **划分训练集和测试集**：将处理后的数据集分为两部分，一部分用于训练模型（通常是80%），另一部分用于评估模型性能（通常是20%）。这是为了验证模型是否能泛化到未见过的数据。

5. **使用Logistic Regression**：这是一种线性模型，适合于二分类任务。在这里，你可以用训练数据训练Logistic回归模型，使其学习文本特征与类别之间的映射关系。

6. **预测测试集**：应用训练好的模型对测试集中的文本进行特征提取，然后利用模型的predict方法预测每个文本的类别。最后，计算预测结果与实际标签的准确率或其他评价指标。

以下是使用Python（sklearn库）进行简单示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设df是包含文本和标签的DataFrame
X = df['text']
y = df['label']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建TfidfVectorizer实例
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_tfidf = vectorizer.transform(X_test)

# 初始化Logistic Regression
clf = LogisticRegression()

# 训练模型
clf.fit(X_train_tfidf, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test_tfidf)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

帮我写一个用TFIDF提取政策文本关键词，并对每一条政策给出关键词的代码

当然可以，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，用于评估词语对于一个文档集合的重要程度。以下是一个简单的Python代码示例，使用`sklearn`库来实现TF-IDF并提取关键词：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd

# 假设你的政策文本数据存储在一个DataFrame 'data'
data = {
    "policy_id": [1, 2, 3, ...],  # 政策编号
    "text": ["政策内容1", "政策内容2", "政策内容3", ...]  # 每条政策的文字描述
}

df_policy = pd.DataFrame(data)

# 定义TF-IDF向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 计算TF-IDF分数
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(df_policy["text"])

# 获取每个政策的关键词
def get_keywords(row, top_n=5):
    feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()
    return feature_names[row.data.argsort()[:-top_n - 1:-1]]  # 取得分最高的前n个词

# 应用到每一行数据
df_policy["keywords"] = df_policy.apply(get_keywords, axis=1)

print(df_policy)

这个例子中，我们首先创建了一个`TfidfVectorizer`实例，然后用它转换文本列。`get_keywords`函数获取了每个政策文本的TF-IDF得分最高的关键词。你可以通过调整`top_n`参数来控制返回的关键词数量。