为什么 scikit-learn 中的 TfidfVectorizer 会显示这种行为？答案

【问题标题】：Why is TfidfVectorizer in scikit-learn showing this behavior?为什么 scikit-learn 中的 TfidfVectorizer 会显示这种行为？
【发布时间】：2015-08-17 03:55:26
【问题描述】：

在创建 TfidfVectorizer 对象时，如果我明确传递了 token_pattern 参数的默认值，它会在我执行 fit_transform 时引发错误。以下是错误：

ValueError：空词汇；也许文档只包含停用词

我这样做是因为最终我想为 token_pattern 参数传递一个不同的值，以便我可以将单字母标记也作为我的 tfidf 矩阵的一部分。

以下是一个例子：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

train_set = ("The sky is blue.", "The sun is bright.")
vectorizer1 = TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 2), max_df=1.0, min_df=1)
train_set_tfidf = vectorizer1.fit_transform(train_set)     #works fine
vectorizer2 = TfidfVectorizer(token_pattern=u'(?u)\b\w\w+\b', ngram_range=(1, 2), max_df=1.0, min_df=1)
train_set_tfidf = vectorizer2.fit_transform(train_set)     #throws error

【问题讨论】：

标签： python-2.7 scikit-learn tf-idf

【解决方案1】：

建议在正则表达式前面加上r，这样应该可以：

vectorizer2 = TfidfVectorizer(token_pattern=r'(?u)\b\w\w+\b', ngram_range=(1, 2), max_df=1.0, min_df=1)
train_set_tfidf = vectorizer2.fit_transform(train_set)

这是known bug in the documentation，但如果您查看source code，它们确实使用原始文字。

【讨论】：