机器学习---文本特征提取---python + sklearn

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import jieba
"""
单词 作为 特征
句子、短语、单词、字母
特征： 特征词
方法1：CountVectorizer(stop_words[]) # stop_words[] 停用词表 不需要统计的特征词放进列表里
"""


def count_demo1():
    data = ["life is short ,i like like python", "life is too long, i dislike python"]

    transfer = CountVectorizer()

    data_new = transfer.fit_transform(data)

    print(transfer.get_feature_names())  # 统计每个样本特征词出现的个数
    print(data_new.toarray())

    return None


def cut_word(text):
    """
    进行中文分词： "我爱北京天安门" -> "我 爱 北京 天安门"
    :param string:
    :return:
    """
    return " ".join(list(jieba.cut(text)))


def count_demo2():
    data = ["我爱北京天安门", "天安门上红旗升"]  # 因为中文没有空格，直接转换是短句，需要分词

    # jieba分词

    for i in range(len(data)):
        data[i] = cut_word(data[i])     # 迭代分词

    transfer = CountVectorizer()

    data_new = transfer.fit_transform(data)

    print(transfer.get_feature_names())  # 统计每个样本特征词出现的个数
    print(data_new.toarray())

    return None


if __name__ == '__main__':
    # count_demo1()
    print(cut_word("我爱北京天安门"))
    count_demo2()

运用 jieba 分词来提取

最后

以上就是清脆发夹为你收集整理的机器学习---文本特征提取---python + sklearn的全部内容，希望文章能够帮你解决机器学习---文本特征提取---python + sklearn所遇到的程序开发问题。

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