CountVectorizer 返回零

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【中文标题】CountVectorizer 返回零【英文标题】:CountVectorizer returning zeros 【发布时间】:2021-10-24 07:43:45 【问题描述】:

我有一个词汇文本文件,其中每一行都是一个单词。词汇表中的几个单词如下所示:

AccountsAndTransactions_/get/v2/accounts/details_DELETE
AccountsAndTransactions_/get/v2/accounts/details_GET
AccountsAndTransactions_/get/v2/accounts/details_POST
AccountsAndTransactions_/get/v2/accounts/accountId/transactions_DELETE
AccountsAndTransactions_/get/v2/accounts/accountId/transactions_GET
AccountsAndTransactions_/get/v2/accounts/accountId/transactions_POST

重要提示:AccountsAndTransactions_/get/v2/accounts/details_DELETE这是本题中的一个词。

从文本文件中读取词汇:

with open(Path(VOCAB_FILE), "r") as f:
    vocab = f.read().splitlines()

生成doc_paths

doc_paths = [f for f in listdir(DOC_DIR) if isfile(join(DOC_DIR, f))]
r = re.compile(".*txt")
doc_paths = list(filter(r.match, doc_paths))
doc_paths = [Path(join(DOC_DIR, i)) for i in doc_paths]

我在文档上运行CountVectorizer

tf_vectorizer = CountVectorizer(input='filename', lowercase=False, vocabulary=vocab)
tf = tf_vectorizer.fit_transform(doc_paths) # doc_paths is list of pathlib.Path(...) object.
X = tf.toarray() # returns zero matrix

问题是X 中的所有值都为零。 (语料库文件不为空。)

有人可以帮我吗?我想要每个文档的词汇表中每个单词的词频。

【问题讨论】:

您在哪里指定要读取的文件列表? fit_transform 需要一个字符串列表,而不是文件名列表。 @TimRoberts 不是 input=="filename" 什么是vocab?我无法重现给定示例的问题 当 CountVectorizer 的输入参数为“文件名”时,首先从文件中读取数据,因此您需要提供文件名。 vocab 是词汇表,上面显示了词汇表中的几个单词。 【参考方案1】:

我通过覆盖CountVectorizer 的默认analyzer 解决了这个问题:

def analyzer_custom(doc):
    return doc.split()

tf_vectorizer = CountVectorizer(input='filename',
                                lowercase=False,
                                vocabulary=vocab,
                                analyzer=analyzer_custom)

感谢@Chris 解释 CountVectorizer 的内部细节。

【讨论】:

以上是关于CountVectorizer 返回零的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Scikit Learn 中的 CountVectorizer

无法编写 Count Vectorizer 词汇表

CountVectorizer:transform 方法在单个文本行上返回多维数组

CountVectorizer token_pattern 不捕捉下划线

如何为 sklearn CountVectorizer 设置自定义停用词?

当我传递自定义词汇表时,Python 中的 CountVectorizer() 返回全零