从 HashingVectorizer 中检索词汇答案

【问题标题】：Retrieving vocabulary from HashingVectorizer从 HashingVectorizer 中检索词汇
【发布时间】：2019-01-23 08:31:59
【问题描述】：

我使用tfidfVectorizer 使用 tfidf 值作为权重来将我的词向量转换为句子向量。由于遇到内存错误，我决定改用HashingVectorizer。有没有办法像 tfidf_vectorizer.vocabulary_[word] 一样在这个设置中获取给定单词的向量？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

HashingVectorizer 是一个无状态的转换器。如documentation of fit()：

fit(X, y=None)
    Does nothing: this transformer is stateless.

fit() 方法只是为了与 scikit-learn 中的其他实用程序兼容。 HashingVectorizer 实际上什么都不记得了。所以没有词汇。它只是从提供的文档中获取标记，然后对其进行哈希处理以获取构造函数中n_features 定义的列：

n_features : integer, default=(2 ** 20)
输出矩阵中的特征（列）数。少量的特征可能会导致哈希冲突，但大数字会导致线性学习器中的系数维度更大。

【讨论】：

感谢您的回答。您有什么建议可以在不遇到内存错误的情况下获取 TfIdf 并仍然获取词汇表？
@grshankar 为此，我需要更多详细信息。您如何将词向量转换为句子向量？你什么时候遇到内存错误？您正在使用的代码等
我通过使用 tfidf 值对词向量（来自 Glove）进行加权来创建句子向量。当我尝试获取 tfidf 值时，内存错误发生在tfidf_vect.fit_transform(data) 步骤