有没有办法使用 scikit 或任何其他 python 包只获取单词的 IDF 值？

【问题标题】：Is there a way to get only the IDF values of words using scikit or any other python package?有没有办法使用 scikit 或任何其他 python 包只获取单词的 IDF 值？
【发布时间】：2018-07-04 00:16:30
【问题描述】：

我的数据集中有一个文本列，我希望使用该列为所有存在的单词计算 IDF。 scikit 中的 TFID 实现，如 tfidfvectorize，直接给我 TFIDF 值，而不是单词 IDF。有没有办法让单词 IDF 给出一组文档？

【问题讨论】：

为什么不自己计算呢。这是一个简单的计算
TfidfVectorizer 有一个idf_，您可以在拟合后使用它。
@Usernamenotfound 我一直沉迷于编写自己的代码来做我知道逻辑的事情。这导致我的效率低于其他了解图书馆直接功能的人。所以，除非必要，否则我会故意不写代码。

标签： python scikit-learn nlp tf-idf tfidfvectorizer

【解决方案1】：

您可以只使用带有 use_idf=True（默认值）的 TfidfVectorizer，然后使用 idf_ 提取。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

my_data = ["hello how are you", "hello who are you", "i am not you"]

tf = TfidfVectorizer(use_idf=True)
tf.fit_transform(my_data)

idf = tf.idf_

[BONUS] 如果您想获取特定单词的 idf 值：

# If you want to get the idf value for a particular word, here "hello"    
tf.idf_[tf.vocabulary_["hello"]]

【讨论】：

您将如何获得 IDF 值，例如“非”一词。 IDF ("not")= 什么？
属性“vocabulary_”为您提供单词和特征索引之间的映射。您应该使用词汇_获取特征索引，然后使用该值获取idf_中的对应值。