Question

在了解如何通过以下程序获取Tf-Idf时遇到问题：

我尝试使用site上给出的概念来计算文档2（a）中'And_this_is_the_third_one.'的值，但是我使用上述概念得出的'a'的值是

1/26 * log（4/1）

（（（'a'字符出现的次数）/（给定字符数   document）* log（＃文档/＃给定字符的文档   发生））

= 0.023156

但是从输出中可以看到，输出返回为0.2203。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = ['This_is_the_first_document.', 'This_document_is_the_second_document.', 'And_this_is_the_third_one.', 'Is_this_the_first_document?', ]
vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=0.0, analyzer="char")
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names())
print(vectorizer.vocabulary_)
m = X.todense()
print(m)

使用上述概念，我希望输出为0.023156。

输出为：

['.', '?', '_', 'a', 'c', 'd', 'e', 'f', 'h', 'i', 'm', 'n', 'o', 'r', 's', 't', 'u']


{'t': 15, 'h': 8, 'i': 9, 's': 14, '_': 2, 'e': 6, 'f': 7, 'r': 13, 'd': 5, 'o': 12, 'c': 4, 'u': 16, 'm': 10, 'n': 11, '.': 0, 'a': 3, '?': 1}


[[0.14540332 0.         0.47550697 0.         0.14540332 0.11887674
  0.23775349 0.17960203 0.23775349 0.35663023 0.14540332 0.11887674
  0.11887674 0.14540332 0.35663023 0.47550697 0.14540332]


 [0.10814145 0.         0.44206359 0.         0.32442434 0.26523816
  0.35365088 0.         0.17682544 0.17682544 0.21628289 0.26523816
  0.26523816 0.         0.26523816 0.35365088 0.21628289]


 [0.14061506 0.         0.57481012 0.22030066 0.         0.22992405
  0.22992405 0.         0.34488607 0.34488607 0.         0.22992405
  0.11496202 0.14061506 0.22992405 0.34488607 0.        ]


 [0.         0.2243785  0.46836004 0.         0.14321789 0.11709001
  0.23418002 0.17690259 0.23418002 0.35127003 0.14321789 0.11709001
  0.11709001 0.14321789 0.35127003 0.46836004 0.14321789]]

Answer 1

如documentation中所述，TfidfVectorizer()已对文档计数添加了平滑处理，并且对顶部tf-idf向量应用了l2归一化。

（字符出现的次数）/（给定字符数   文档）*
  日志（1 +＃文档/ 1 +＃文档中存在给定字符）+1）

此规范化默认为l2，但是您可以使用参数norm更改或删除此步骤。同样，平滑可以是

要了解如何计算确切分数，我将使用CountVectorizer()来了解每个文档中每个字符的计数。

countVectorizer = CountVectorizer(analyzer='char')
tf = countVectorizer.fit_transform(corpus)
tf_df = pd.DataFrame(tf.toarray(),
                     columns= countVectorizer.get_feature_names())
tf_df

#output:
   .  ?  _  a  c  d  e  f  h  i  m  n  o  r  s  t  u
0  1  0  4  0  1  1  2  1  2  3  1  1  1  1  3  4  1
1  1  0  5  0  3  3  4  0  2  2  2  3  3  0  3  4  2
2  1  0  5  1  0  2  2  0  3  3  0  2  1  1  2  3  0
3  0  1  4  0  1  1  2  1  2  3  1  1  1  1  3  4  1

现在基于第二个文档立即应用基于sklearn实现的tf-idf加权！

v=[]
doc_id =2
for char in tf_df.columns:
    #calculate tf - count of this char in the doc / total number chars in the doc
    tf = tf_df.loc[doc_id,char]/tf_df.loc[doc_id,:].sum()

    #number of documents in the corpus with smoothing
    n_d = 1+ tf_df.shape[0]
    #number of documents containing this char with smoothing 
    df_d_t = 1+ sum(tf_df.loc[:,char]>0)
    #now calculate the idf with smoothing 
    idf = (np.log (n_d/df_d_t) + 1 )

    #calculate the score now
    v.append (tf*idf)

from sklearn.preprocessing import normalize

# normalize the vector with l2 norm and create a dataframe with feature_names

pd.DataFrame(normalize([v],norm='l2'),columns=vectorizer.get_feature_names())

#output:

       .    ?        _         a    c         d         e    f         h        i    m         n         o         r         s         t    u  
 0.140615  0.0  0.57481  0.220301  0.0  0.229924  0.229924  0.0  0.344886   0.344886  0.0  0.229924  0.114962  0.140615  0.229924  0.344886  0.0

您会发现char a的得分与TfidfVectorizer()的输出匹配！

如何使用Analyzer ='char'计算Tf-Idf值？

1 个答案: