如何在 PySpark ML 中创建自定义标记器答案

【问题标题】：How to create a custom tokenizer in PySpark ML如何在 PySpark ML 中创建自定义标记器
【发布时间】：2018-01-16 09:56:29
【问题描述】：

sentenceDataFrame = spark.createDataFrame([
        (0, "Hi I heard about Spark"),
        (1, "I wish Java could use case classes"),
        (2, "Logistic,regression,models,are,neat")
    ], ["id", "sentence"])
tokenizer = Tokenizer(inputCol="sentence", outputCol="words") 
tokenized = tokenizer.transform(sentenceDataFrame)

如果我运行命令

tokenized.head()

我想得到这样的结果

Row(id=0, sentence='Hi I heard about Spark',
    words=['H','i',' ','h','e',‘a’,……])

然而，现在的结果是

Row(id=0, sentence='Hi I heard about Spark',
    words=['Hi','I','heard','about','spark'])

PySpark 中的 Tokenizer 或 RegexTokenizer 有什么方法可以实现吗？

类似问题在这里：Create a custom Transformer in PySpark ML

【问题讨论】：

标签： python apache-spark pyspark spark-dataframe apache-spark-mllib

【解决方案1】：

看看pyspark.ml documentation。 Tokenizer 仅按空格分割，但 RegexTokenizer - 顾名思义 - 使用正则表达式来查找分割点或要提取的标记（这可以通过参数 gaps 进行配置）。

如果你传递一个空模式并留下gaps=True（这是默认值），你应该得到你想要的结果：

from pyspark.ml.feature import RegexTokenizer

tokenizer = RegexTokenizer(inputCol="sentence", outputCol="words", pattern="")
tokenized = tokenizer.transform(sentenceDataFrame)

【讨论】：

不客气。如果您的问题解决了，请您接受答案吗？
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