机器学习中的文本数据预处理：使用 Scikit-Learn 的分词和特征提取

人工智能

2023-12-14 04:48:25

文本数据预处理：使用 Scikit-Learn 释放文本的潜力

在机器学习的世界里，文本数据就像一座蕴藏着宝贵信息的宝库。然而，要想从这些宝藏中挖掘价值，首先需要进行文本数据预处理，将其转化为机器学习算法易于理解的形式。而 Scikit-Learn 就是我们在这个数据处理之旅中的得力助手。

分词：将文本切分成独立的单元

就像拼图中的每一个小碎片一样，文本也是由一个个单词或标记组成的。分词就是将文本分解成这些独立的单元。Scikit-Learn 提供了两个强大的工具来完成这项任务：

CountVectorizer： 它忠实地统计每个单词在文本中的出现次数，为我们提供了文本中单词的频率分布。
TfidfVectorizer： 它不仅仅统计频率，还考虑了单词在整个数据集中的重要性，为我们提供了更全面的单词权重。

特征提取：将单词编码为数字形式

现在，我们已经将文本切分成一个个小块，下一步就是将它们编码为机器学习算法能够理解的数字形式。Scikit-Learn 提供了以下实用工具：

OneHotEncoder： 它为每个特征创建一个单独的列，并用 1 和 0 来表示该特征是否存在。
HashingVectorizer： 它使用哈希函数将单词转换为整数。这种方法对于处理大型数据集非常有用，因为它具有较低的计算成本。

示例：让文本数据栩栩如生

为了更好地理解这些概念，让我们通过一个简单的示例来实践一下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import OneHotEncoder
from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer

# 加载文本数据
data = ["文本 1", "文本 2", "文本 3"]

# 分词
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data)

# 特征提取
encoder = OneHotEncoder()
X = encoder.fit_transform(X)