使用Spark將句子編碼為序列模型

Question

我正在做文本分類，我用pyspark.ml.feature.Tokenizer標記文本。 但是， CountVectorizer標記化的單詞列表轉換為單詞袋模型，而不是序列模型。

假設我們有以下帶有列ID和文本的DataFrame：

 id | texts
----|----------
 0  | Array("a", "b", "c")
 1  | Array("a", "b", "b", "c", "a")
each row in texts is a document of type Array[String]. Invoking fit of CountVectorizer produces a CountVectorizerModel with vocabulary (a, b, c). Then the output column “vector” after transformation contains:

 id | texts                           | vector
----|---------------------------------|---------------
 0  | Array("a", "b", "c")            | (3,[0,1,2],[1.0,1.0,1.0])
 1  | Array("a", "b", "b", "c", "a")  | (3,[0,1,2],[2.0,2.0,1.0])

我想要的是（對於第1行）

Array("a", "b", "b", "c", "a")  | [0, 1, 1, 2, 0]

那么我是否可以編寫自定義函數來並行運行編碼？ 還是除了使用spark以外，還有其他可以並行執行的庫嗎？

Answer 1

您可以使用StringIndexer並explode ：

df = spark_session.createDataFrame([
    Row(id=0, texts=["a", "b", "c"]),
    Row(id=1, texts=["a", "b", "b", "c", "a"])
])

data = df.select("id", explode("texts").alias("texts"))
indexer = StringIndexer(inputCol="texts", outputCol="indexed", stringOrderType="alphabetAsc")
indexer\
    .fit(data)\
    .transform(data)\
    .groupBy("id")\
    .agg(collect_list("texts").alias("texts"), collect_list("indexed").alias("vector"))\
    .show(20, False)

輸出：

+---+---------------+-------------------------+
|id |texts          |vector                   |
+---+---------------+-------------------------+
|0  |[a, b, c]      |[0.0, 1.0, 2.0]          |
|1  |[a, b, b, c, a]|[0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0]|
+---+---------------+-------------------------+