NLTK：如何从csv文件

Question

我有一个csv文件

col1         col2      col3

some text    someID    some value
some text    someID    some value

在每一行中，col1对应于整个文档的文本。我想从这个csv创建一个语料库。我的目标是使用sklearn的TfidfVectorizer来计算文档相似性和关键字提取。所以考虑一下

tfidf = TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize, stop_words='english')
tfs = tfidf.fit_transform(<my corpus here>)

所以我可以使用

str = 'here is some text from a new document'
response = tfidf.transform([str])
feature_names = tfidf.get_feature_names()
for col in response.nonzero()[1]:
    print feature_names[col], ' - ', response[0, col]

如何使用nltk创建语料库？ 语料库应该采用什么形式/数据结构，以便可以提供给转换函数？

Answer 1

从read_csv库中查看pandas。以下是文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html

您可以通过在命令行运行pip install pandas来安装pandas。然后加载csv并选择该列应该如下所示：

data = pd.read_csv(path_to_csv)
docs = data['col1']

tfs = tfidf.fit_transform(docs)