scikit-learn TfidfVectorizer 忽略某些单词答案

【问题标题】：scikit-learn TfidfVectorizer ignoring certain wordsscikit-learn TfidfVectorizer 忽略某些单词
【发布时间】：2019-04-03 15:37:38
【问题描述】：

我正在尝试使用 TfidfVectorizer 处理取自关于葡萄牙历史的维基百科页面的一句话。但是我注意到TfidfVec.fit_transform 方法忽略了某些单词。这是我试过的句子：

sentence = "The oldest human fossil is the skull discovered in the Cave of Aroeira in Almonda."

TfidfVec = TfidfVectorizer()
tfidf = TfidfVec.fit_transform([sentence])

cols = [words[idx] for idx in tfidf.indices]
matrix = tfidf.todense()
pd.DataFrame(matrix,columns = cols,index=["Tf-Idf"])

数据框的输出：

本质上，它忽略了“Aroeira”和“Almonda”这两个词。

但我不想让它忽略这些词，我该怎么办？我在他们谈论这个的文档上找不到任何地方。

另一个问题是为什么重复“the”这个词？算法是否应该只考虑一个“the”并计算其 tf-idf？

【问题讨论】：

您的代码中的“单词”是什么？

标签： python scikit-learn nlp tf-idf tfidfvectorizer

【解决方案1】：

tfidf.indices 只是 TfidfVectorizer 中特征名称的索引。通过这个索引从句子中获取单词是错误的。

您应该将 df 的列名称设为 TfidfVec.get_feature_names()

【讨论】：

【解决方案2】：

输出是给出两个 the，因为你在句子中有两个。对整个句子进行编码，并为每个索引获取值。其他两个词没有出现的原因是因为它们是稀有词。您可以通过降低阈值使它们出现。

参考 min_df 和 max_features：
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html

【讨论】：