如何在ml.net中获取带有tf-idf单词袋权重的词汇表？

Question

ML.NET的文档显示了如何使用context.Transforms.Text.ProduceWordBags来获取单词袋。该方法将Transforms.Text.NgramExtractingEstimator.WeightingCriteria作为参数之一，因此可以请求使用TfIdf权重。最简单的示例是：

// Get a small dataset as an IEnumerable and then read it as a ML.NET data set.
IEnumerable<SamplesUtils.DatasetUtils.SampleTopicsData> data = SamplesUtils.DatasetUtils.GetTopicsData();
var trainData = ml.Data.LoadFromEnumerable(data);

var pipeline = ml.Transforms.Text.ProduceWordBags("bags", review, ngramLength: 1, weighting: Transforms.Text.NgramExtractingEstimator.WeightingCriteria.TfIdf);

var transformer = pipeline.Fit(trainData);
var transformed_data = transformer.Transform(trainData);

这很好，但是如何从transformed_data中获取实际结果？

我在调试器中进行了一些挖掘，但是我对这里实际发生的事情仍然感到困惑。

首先，运行管道会为transformed_data添加三列：

在预览数据之后，我可以看到这些列中的内容。为了使事情更清楚，这里是GetTopicsData返回的内容，这就是我们在其上进行转换的原因：

animals birds cats dogs fish horse
horse birds house fish duck cats
car truck driver bus pickup
car truck driver bus pickup horse

这正是我在第一行bags列中看到的内容，其键入为Vector<string>：

转到第二个bags列，键入为Vector<Key<UInt32, 0-12>>（不知道0-12在这里是什么）。

该单词上面带有KeyValues批注，看起来每一行都将单词映射到全局 Vocabulary 数组的索引中。

词汇数组是Annotations的一部分：

这太过分了。您会认为最后一个bags列（输入为Vector<Single, 13>）将具有每个单词的权重！不幸的是，这不是我所看到的。首先，Annotations中存在相同的 Vocabulary 数组：

行中的值为1 / 0，这不是TfIdf应该返回的值：

对于我来说，它看起来更像是“当前行中的词汇中的单词i”，而不是它的TfIdf频率，这就是我想要得到的