在提取关键词中，TF-IDF是比较常用的算法，spark mlib中也提供了TF以及IDF的方法，但是由于spark提供的TF算法是不可逆的，即无法获取TF的结果对应的原句子的文字，所以需要采用 CountVectorizer。提取关键词的过程如下： 1、中文分词以及去掉停用词： 中文分词使用的是ansj：maven如下： <!--ansj--><dependency><groupI

自然语言入门 一、BOW模型：使用一组无序的单词来表达一段文字或者一个文档，并且每个单词的出现都是独立的。在表示文档时是二值（出现1，不出现0）； eg: Doc1:practice makes perfect perfect. Doc2:nobody is perfect. Doc1和Doc2作为语料库：词有（practice makes perfect nobody is） Doc

在SparkML中关于特征的算法可分为Extractors（特征提取）、Transformers（特征转换）、Selectors（特征选择）三部分： Feature Extractors TF-IDFWord2VecCountVectorizer Feature Transformers TokenizerStopWordsRemover n n-gramBinarizerP

#coding=utf-8'''Created on 2018-1-25'''from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizertext = ["A smile is the most charming part of a person forever.","A smile is"]# ngram_range=(2, 2)表明

CountVectorizer: 只考虑每种词汇在该条训练文本中出现的频率 TfidfVectorizer :  除了考量每种词汇在该条训练文本中出现的频率,同时包含这个词汇的文本的条数的倒数. 对新闻文本数据使用CountVectorizer与TfidfVectorizer  抽取特征，使用朴素贝叶斯进行分类。 # -*- coding:utf-8 -*-if __name__ == '

https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/80930801

本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组： 提取（Extraction）：从“原始”数据中提取特征。转换（Transformation）：缩放、转换或修改特征。选择（Selection）：从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing, LSH）：这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。 ###Feature Extractors（特

python学习 文本特征提取(一) DictVectorizer shuihupo 博客地址，https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/80923414 python学习 文本特征提取(二) CountVectorizer TfidfVectorizer 中文处理 https://blog.csdn.net/shuihupo/article

问题 该错误的出现还是跟我上一个博客中讲述的问题有关，因为我将CountVectorizer的参数input设置为file，所以在本博客出现问题的代码中，因为给它的是一个字符串列表，所以就会出现错误。先看出现问题的代码： new_post = ['imaging databases']new_post_vec = vectorizer.transform(new_post)print(ne