sklearn: CountVectorize处理及一些使用参数
sklearn: CountVectorize处理及一些使用参数
CountVectorizer是属于常见的特征数值计算类，是一个文本特征提取方法。对于每一个训练文本，它只考虑每种词汇在该训练文本中出现的频率。
CountVectorizer会将文本中的词语转换为词频矩阵，它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数。
CountVectorizer(analyzer='word', binary=False, decode_error='strict',
dtype=<class 'numpy.int64'>, encoding='utf-8', input='content',
lowercase=True, max_df=1.0, max_features=None, min_df=1,
ngram_range=(1, 1), preprocessor=None, stop_words=None,
strip_accents=None, token_pattern='(?u)\\b\\w\\w+\\b',
tokenizer=None, vocabulary=None)
CountVectorizer类的参数很多，分为三个处理步骤：preprocessing、tokenizing、n-grams generation.
一般要设置的参数是:ngram_range,max_df，min_df，max_features，analyzer，stop_words，token_pattern等，具体情况具体分析 。
- ngram_range ： 例如ngram_range(min,max)，是指将text分成min，min+1，min+2,.........max 个不同的词组。比如 '我 爱 中国' 中ngram_range(1,3)之后可得到'我' '爱' '中国' '我 爱' '爱 中国' 和'我 爱 中国'，如果是ngram_range (1,1) 则只能得到单个单词'我' '爱'和'中国'。
- max_df：可以设置为范围在[0.0 1.0]的float，也可以设置为没有范围限制的int，默认为1.0。 这个参数的作用是作为一个阈值，当构造语料库的关键词集的时候，如果某个词的document frequence大于max_df，这个词不会被当作关键词。如果这个参数是float，则表示词出现的次数与语料库文档数的百分比，如果是int，则表示词出现的次数。如果参数中已经给定了vocabulary，则这个参数无效。
- min_df: 类似于max_df，不同之处在于如果某个词的document frequence小于min_df，则这个词不会被当作关键词。
- max_features：默认为None，可设为int，对所有关键词的term frequency进行降序排序，只取前max_features个作为关键词集。
- analyzer：一般使用默认，可设置为string类型，如’word’, ‘char’, ‘char_wb’，还可设置为callable类型，比如函数是一个callable类型。
- stop_words：设置停用词，设为english将使用内置的英语停用词，设为一个list可自定义停用词，设为None不使用停用词，设为None且max_df∈[0.7, 1.0)将自动根据当前的语料库建立停用词表。
- token_pattern：过滤规则，表示token的正则表达式，需要设置analyzer == ‘word’，默认的正则表达式选择2个及以上的字母或数字作为token，标点符号默认当作token分隔符，而不会被当作token。
- decode_error：默认为strict，遇到不能解码的字符将报UnicodeDecodeError错误，设为ignore将会忽略解码错误，还可以设为replace，作用尚不明确。
- binary：默认为False，一个关键词在一篇文档中可能出现n次，如果binary=True，非零的n将全部置为1，这对需要布尔值输入的离散概率模型的有用的。
实例：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = ['我 爱 中国 中国','爸爸 妈妈 爱 我','爸爸 妈妈 爱 中国']
# corpus = ['我爱中国','爸爸妈妈爱我','爸爸妈妈爱中国']
vectorizer = CountVectorizer(min_df=1, ngram_range=(1, 1)) ##创建词袋数据结构,里面相应参数设置
features = vectorizer.fit_transform(corpus) #拟合模型，并返回文本矩阵
print("CountVectorizer:")
print(vectorizer.get_feature_names()) #显示所有文本的词汇，列表类型
#词表
#['中国', '妈妈', '爸爸']
print(vectorizer.vocabulary_) #词汇表，字典类型
#key：词，value:对应编号
#{'中国': 0, '爸爸': 2, '妈妈': 1}
print(features) #文本矩阵
#第一行 (0, 0) 2 表示为：第0个列表元素，**词典中索引为0的元素**， 词频为2
# (0, 0) 2
# (1, 1) 1
# (1, 2) 1
# (2, 1) 1
# (2, 2) 1
# (2, 0) 1
print(features.toarray()) #.toarray() 是将结果转化为稀疏矩阵
#将结果转化为稀疏矩阵
#[[2 0 0]
# [0 1 1]
# [1 1 1]]
print(features.toarray().sum(axis=0)) #统计每个词在所有文档中的词频
#文本中的词频
#[3 2 2]
