Scikit - TF-IDF 空词汇答案

【问题标题】：Scikit - TF-IDF empty vocabularyScikit - TF-IDF 空词汇
【发布时间】：2018-08-05 15:32:50
【问题描述】：

我必须计算两个或多个文本的距离/相似度。有些文本真的很小或不能形成正确的英文单词等，“A1024515”。这意味着它应该接受列表中的每个单词。

作为一个测试用例，我使用了以下列表作为语料库。

words= ['A', 'A', 'A']

vect = TfidfVectorizer(min_df =0)
dtm = vect.fit_transform(words)
df_tf_idf = pd.DataFrame(dtm.toarray(), columns=vect.get_feature_names())

但是，我收到以下错误

ValueError: empty vocabulary; perhaps the documents only contain stop words

如何确保列表被接受为可能的词，并确保不从语料库中删除停用词？

【问题讨论】：

我不认为这是重复的，因为他们不处理停用词的删除。

标签： python scikit-learn nlp tf-idf tfidfvectorizer

【解决方案1】：

问题不在于停用词，默认情况下没有停用词。问题是您的测试用例中的句子太短（1 个字符）。

By default tfidfVectorizer uses r'(?u)\b\w\w+\b' to tokenize 给定的句子语料库到单词列表中。这不适用于单个字符串。

sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer(... token_pattern=’(?u)\b\w\w+\b’, ...)

您可以使用自己的正则表达式，将分词器作为构造函数参数（在这种情况下，给定的分词器会覆盖正则表达式）。或者使用更长、更真实的测试用例。

【讨论】：

【解决方案2】：

参考问题的答案：“CountVectorizer raise error on short words”：

words= ['A', 'A', 'A']

vect = TfidfVectorizer(token_pattern='(?u)\\b\\w+\\b')
dtm = vect.fit_transform(words)

vect.get_feature_names()

给出输出：

['a']

【讨论】：