如何在数据集上计算 TF-IDF？

Question

我有文章数据集以及这些文章中每个单词出现的次数：如何计算 TF-IDF？

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns; sns.set()
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
import sklearn as sk
import math 

data = pd.read_csv('D:\\Datasets\\NIPS_1987-2015.csv', index_col ="word")

# retrieving row by loc method
first = data["1987_1"]
second = data["1987_2"]

print(first, "\n\n\n", second)

我得到这个数据库：

word
abalone        0
abbeel         0
abbott         0
abbreviate     0
abbreviated    0
          ..
zoo            0
zoom           0
zou            0
zoubin         0
zurich         0
Name: 1987_1, Length: 11463, dtype: int64 


 word
abalone        0
abbeel         0
abbott         0
abbreviate     0
abbreviated    0
          ..
zoo            0
zoom           0
zou            0
zoubin         0
zurich         0
Name: 1987_2, Length: 11463, dtype: int64

那么从这里如何计算TF-IDF？ 有什么建议？ 我应该转换成字典还是有另一种可能性？

Answer 1

您可以执行以下操作。 让我们假设您获得了docs ，它是一个pd.Series对象列表， pd.Series对象都代表单个文档的词频分布。

然后你可以重建一个语料库（单词的顺序并不重要，只是频率对 TF-IDF 很重要）。

最后，您使用sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer将您的语料库转换为 TF-IDF 值。

注意：这假设您的文本（一旦重建）可以适合内存。 大多数数据集都是。 但如果情况并非如此，并且如果您想直接从docs TF-IDF，则您可能必须自己实现它。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# docs = [pd.Series(...), pd.Series(..), ...]

rep_docs = [" ".join(d.repeat(d).index.values) for d in docs]

tfidf = TfidfVectorizer()
tfidf.fit(rep_docs)
res = tfidf.transform(rep_docs[:1])

print(res)
print(tfidf.vocabulary_)

产生，

# TF IDF values
(0, 10) 0.2773500981126146
(0, 8)  0.2773500981126146
(0, 5)  0.8320502943378437
(0, 4)  0.2773500981126146
(0, 1)  0.2773500981126146

# Vocabulary
{'sat': 8, 'the': 10, 'mat': 4, 'bark': 1, 'moon': 5, 'on': 7, 'at': 0, 'swam': 9, 'to': 11, 'ocean': 6, 'fish': 3, 'cat': 2}