使用sklearn提取文本的tfidf特征

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer, TfidfTransformer

corpus = [
    'This is the first document.',
    'This is the second second document.',
    'And the third one.',
    'Is this the first document?',
]

CountVectorizer是通过fit_transform函数将文本中的词语转换为词频矩阵

• get_feature_names()可看到所有文本的关键字
• vocabulary_可看到所有文本的关键字和其位置
• toarray()可看到词频矩阵的结果

vectorizer = CountVectorizer()
count = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names())  
print(vectorizer.vocabulary_)
print(count.toarray())

['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']
{'this': 8, 'is': 3, 'the': 6, 'first': 2, 'document': 1, 'second': 5, 'and': 0, 'third': 7, 'one': 4}
[[0 1 1 1 0 0 1 0 1]
 [0 1 0 1 0 2 1 0 1]
 [1 0 0 0 1 0 1 1 0]
 [0 1 1 1 0 0 1 0 1]]

TfidfTransformer是统计CountVectorizer中每个词语的tf-idf权值

transformer = TfidfTransformer()
tfidf_matrix = transformer.fit_transform(count)
print(tfidf_matrix.toarray())

[[ 0.          0.43877674  0.54197657  0.43877674  0.          0.
   0.35872874  0.          0.43877674]
 [ 0.          0.27230147  0.          0.27230147  0.          0.85322574
   0.22262429  0.          0.27230147]
 [ 0.55280532  0.          0.          0.          0.55280532  0.
   0.28847675  0.55280532  0.        ]
 [ 0.          0.43877674  0.54197657  0.43877674  0.          0.
   0.35872874  0.          0.43877674]]

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TfidfVectorizer可以把CountVectorizer, TfidfTransformer合并起来，直接生成tfidf值

TfidfVectorizer的关键参数：

• max_df：这个给定特征可以应用在 tf-idf 矩阵中，用以描述单词在文档中的最高出现率。假设一个词（term）在 80% 的文档中都出现过了，那它也许（在剧情简介的语境里）只携带非常少信息。
• min_df：可以是一个整数（例如5）。意味着单词必须在 5 个以上的文档中出现才会被纳入考虑。设置为 0.2；即单词至少在 20% 的文档中出现 。
• ngram_range：这个参数将用来观察一元模型（unigrams），二元模型（ bigrams） 和三元模型（trigrams）。参考n元模型（n-grams）。

tfidf_vec = TfidfVectorizer() 
tfidf_matrix = tfidf_vec.fit_transform(corpus)

print(tfidf_vec.get_feature_names())
print(tfidf_vec.vocabulary_)

['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']
{'this': 8, 'is': 3, 'the': 6, 'first': 2, 'document': 1, 'second': 5, 'and': 0, 'third': 7, 'one': 4}

print(tfidf_matrix.toarray())

[[ 0.          0.43877674  0.54197657  0.43877674  0.          0.
   0.35872874  0.          0.43877674]
 [ 0.          0.27230147  0.          0.27230147  0.          0.85322574
   0.22262429  0.          0.27230147]
 [ 0.55280532  0.          0.          0.          0.55280532  0.
   0.28847675  0.55280532  0.        ]
 [ 0.          0.43877674  0.54197657  0.43877674  0.          0.
   0.35872874  0.          0.43877674]]

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使用gensim的corpora和models也可以实现类似的功能，
参考：

• http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52218249
• http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/71436563