scikit-learn - HashingVectorizer 上的 Tfidf答案

【问题标题】：scikit-learn - Tfidf on HashingVectorizerscikit-learn - HashingVectorizer 上的 Tfidf
【发布时间】：2016-04-08 08:01:13
【问题描述】：

我正在使用 SciKit Learn 对大型数据集（+- 34.000 个文件）执行一些分析。现在我想知道。 HashingVectorizer 旨在降低内存使用率。是否可以先将一堆文件转换为 HashingVectorizer 对象（使用 pickle.dump），然后将所有这些文件一起加载并将它们转换为 TfIdf 功能？这些特征可以从 HashingVectorizer 中计算出来，因为计数被存储并且可以推断出文档的数量。我现在有以下内容：

for text in texts:
    vectorizer = HashingVectorizer(norm=None, non_negative=True)
    features = vectorizer.fit_transform([text])
    with open(path, 'wb') as handle:
        pickle.dump(features, handle)

然后，加载文件很简单：

data = []
for path in paths:
    with open(path, 'rb') as handle:
        data.append(pickle.load(handle))
tfidf = TfidfVectorizer()
tfidf.fit_transform(data)

但是，魔法并没有发生。我怎样才能让魔法发生？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x scipy scikit-learn tf-idf

【解决方案1】：

看来问题是您尝试对文本进行两次矢量化。构建计数矩阵后，您应该能够使用 sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer 而不是 TfidfVectorizer 将计数转换为 tf-idf 特征。

此外，您保存的数据似乎是一个稀疏矩阵。您应该使用scipy.sparse.vstack() 堆叠加载的矩阵，而不是将矩阵列表传递给TfidfTransformer

【讨论】：

【解决方案2】：

我很担心你的循环

for text in texts:
    vectorizer = HashingVectorizer(norm=None, non_negative=True)
    features = vectorizer.fit_transform([text])

每次重新安装矢量化器时，它可能会忘记它的词汇表，因此每个矢量中的条目不会对应于相同的单词（对此我不确定，我猜这取决于它们如何进行散列） ;为什么不把它放在整个语料库中，即

    features = vectorizer.fit_transform(texts)

对于您的实际问题，听起来您只是想通过 IDF 规范化 data 矩阵的列；您应该能够直接在数组上执行此操作（我已转换为 numpy 数组，因为我无法弄清楚索引如何在 scipy 数组上工作）。掩码 DF != 0 是必需的，因为您使用了具有 2^20 列的散列矢量化器：

import numpy as np
X = np.array(features.todense())
DF = (X != 0).sum(axis=0)
X_TFIDF = X[:,DF != 0]/DF[DF != 0]

【讨论】：

特征散列的想法是你不存储词汇表。矢量化器应该是无状态的。