Question

我昨天用语言R here问了同样的问题。但我现在想在Python中这样做，因为它看起来更快，更节省内存。

# create list of texts:
TextSet = ["java", "firefox java", "R php", "html php"]
TagSet = ["java", "php", "javascript"]

# CALCULATE TERM DOC MATRIX
tdm = textmining.TermDocumentMatrix()
for text in TextSet:
    tdm.add_doc(text)


# KEEP ONLY TERMS INSIDE TAGS LIST
# Code in R: tdm.onlytags <- tdm[rownames(tdm)%in%TagSet$tag,]
# Code in Python 2.7: ?????

如何从Python中的一组文本和一组特定术语（标签）构建Term-Document-Matrix？

Answer 1

根据@alko的建议，我强烈推荐gensim。

请按照此页面中描述的内容进行操作： http://radimrehurek.com/gensim/tut1.html#from-strings-to-vectors

我会给予最难的＆＃34;部分，建立自己的文本

texts = [[word for word in doc.lower().split() if word in TagSet] for doc in TextSet]

从那里你构建字典并转换为矩阵（应该是gensim doc中的一堆复制/粘贴）

我无法测试textmining包，但如果您仍想使用它，则可以使用以下格式返回doc的列表：

newTextSet = [＆＃34; ＆＃34; .join（doc）for doc in texts]

使用给定的文本和标签集构建术语 - 文档矩阵

1 个答案: