sklearn: CountVectorize處理及一些使用引數

CountVectorizer是屬於常見的特徵數值計算類，是一個文字特徵提取方法。對於每一個訓練文字，它只考慮每種詞彙在該訓練文字中出現的頻率。

CountVectorizer會將文字中的詞語轉換為詞頻矩陣，它通過fit_transform函式計算各個詞語出現的次數。

CountVectorizer(analyzer='word', binary=False, decode_error='strict',
        dtype=<class 'numpy.int64'>, encoding='utf-8', input='content',
        lowercase=True, max_df=1.0, max_features=None, min_df=1,
        ngram_range=(1, 1), preprocessor=None, stop_words=None,
        strip_accents=None, token_pattern='(?u)\\b\\w\\w+\\b',
        tokenizer=None, vocabulary=None)
 

CountVectorizer類的引數很多，分為三個處理步驟：preprocessing、tokenizing、n-grams generation.

一般要設定的引數是:ngram_range,max_df，min_df，max_features，analyzer，stop_words，token_pattern等，具體情況具體分析 。

1. ngram_range ： 例如ngram_range(min,max)，是指將text分成min，min+1，min+2,.........max 個不同的片語。比如 '我 愛 中國' 中ngram_range(1,3)之後可得到'我' '愛' '中國' '我 愛' '愛 中國' 和'我 愛 中國'，如果是ngram_range (1,1) 則只能得到單個單詞'我' '愛'和'中國'。
2. max_df：可以設定為範圍在[0.0 1.0]的float，也可以設定為沒有範圍限制的int，預設為1.0。 這個引數的作用是作為一個閾值，當構造語料庫的關鍵詞集的時候，如果某個詞的document frequence大於max_df，這個詞不會被當作關鍵詞。如果這個引數是float，則表示詞出現的次數與語料庫文件數的百分比，如果是int，則表示詞出現的次數。如果引數中已經給定了vocabulary，則這個引數無效。
3. min_df: 類似於max_df，不同之處在於如果某個詞的document frequence小於min_df，則這個詞不會被當作關鍵詞。
4. max_features：預設為None，可設為int，對所有關鍵詞的term frequency進行降序排序，只取前max_features個作為關鍵詞集。
5. analyzer：一般使用預設，可設定為string型別，如’word’, ‘char’, ‘char_wb’，還可設定為callable型別，比如函式是一個callable型別。
6. stop_words：設定停用詞，設為english將使用內建的英語停用詞，設為一個list可自定義停用詞，設為None不使用停用詞，設為None且max_df∈[0.7, 1.0)將自動根據當前的語料庫建立停用詞表。
7. token_pattern：過濾規則，表示token的正則表示式，需要設定analyzer == ‘word’，預設的正則表示式選擇2個及以上的字母或數字作為token，標點符號預設當作token分隔符，而不會被當作token。
8. decode_error：預設為strict，遇到不能解碼的字元將報UnicodeDecodeError錯誤，設為ignore將會忽略解碼錯誤，還可以設為replace，作用尚不明確。
9. binary：預設為False，一個關鍵詞在一篇文件中可能出現n次，如果binary=True，非零的n將全部置為1，這對需要布林值輸入的離散概率模型的有用的。

例項：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = ['我 愛 中國 中國','爸爸 媽媽 愛 我','爸爸 媽媽 愛 中國']
# corpus = ['我愛中國','爸爸媽媽愛我','爸爸媽媽愛中國']
vectorizer = CountVectorizer(min_df=1, ngram_range=(1, 1)) ##建立詞袋資料結構,裡面相應引數設定
features = vectorizer.fit_transform(corpus)  #擬合模型，並返回文字矩陣
 
print("CountVectorizer:")
print(vectorizer.get_feature_names())   #顯示所有文字的詞彙，列表型別
#詞表
#['中國', '媽媽', '爸爸'] 

print(vectorizer.vocabulary_)    #詞彙表，字典型別
#key：詞，value:對應編號
#{'中國': 0, '爸爸': 2, '媽媽': 1} 

print(features)   #文字矩陣
#第一行 (0, 0)	2 表示為：第0個列表元素，**詞典中索引為0的元素**， 詞頻為2
#  (0, 0)	2       
#  (1, 1)	1
#  (1, 2)	1
#  (2, 1)	1
#  (2, 2)	1
#  (2, 0)	1

print(features.toarray())   #.toarray() 是將結果轉化為稀疏矩陣
#將結果轉化為稀疏矩陣
#[[2 0 0]
# [0 1 1]
# [1 1 1]]

print(features.toarray().sum(axis=0)) #統計每個詞在所有文件中的詞頻
#文字中的詞頻
#[3 2 2]