countvectorizer

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주제 distristribution 나는 이런 식으로 뭔가의 할당이 countvectorizer

훈련 : import gensim from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer newsgroup_data = ["Human machine interface for lab abc computer applications", "A survey of user opinion of com

python-3.x gensim topic-modeling countvectorizer 2017-11-16

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Sklearn : CountVectorizer에 lemmatizer 추가

Sklearn page에서 설명한대로 내 countvectorizer에 lemmatization을 추가했습니다. fit_transform를 사용하여 DTM를 만들 때 from nltk import word_tokenize from nltk.stem import WordNetLemmatizer class LemmaTokenizer(object):

python scikit-learn lemmatization countvectorizer 2017-11-21

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두 단어가있을 때 CountVectorizer에서 bigram에 대해 "빈 단어 오류"가 표시되는 이유는 무엇입니까? 그 벡터 기 구현</p> <pre><code>word_vectorizer = CountVectorizer(stop_words=None, ngram_range=(2,2), analyzer='word') </code></pre> <p>:

나는 CountVectorizer 가지고있는 N- 그램으로부터 당기고 문서가이 문자열이 오류가 발생 Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-63-d261e44b8cce>", line 1, in <module> runfile('C:/Users/taca/Documents/Work/

python scikit-learn countvectorizer 2017-05-12

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sklearn CountVectorizer

나는 vocabulary_.get을 사용하는데 의문의 여지가있다. 코드는 다음과 같다. 아래에서 볼 수 있듯이 특정 단어의 발생 횟수를 얻기 위해 컴퓨터 학습 연습 중 하나에서 CountVectorizer를 사용했습니다. from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = Co

python-2.7 machine-learning scikit-learn countvectorizer 2017-10-09

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판다 데이터 프레임의 효율적인 읽기 및 쓰기

나는 100k 행의 여러 개의 작은 조각으로 분할하고 디스크에 저장하여 데이터를 읽고 처리 할 수 ​​있도록 팬더 데이터 프레임을 가지고 있습니다. CSV 및 원시 텍스트가 많은 시간이 걸리는 것처럼 보였으므로 dill 및 hdf 저장 용량을 사용해 보았습니다. 나는이 데이터를 ~ 500k 개의 행과 5 개의 혼합 데이터 열을 사용하여 데이터의 일부분에서

python pandas dataframe sparse-matrix countvectorizer 2017-05-16

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오류 : 9 TfidfCountvectorizer와 피팅 다항 나이브 베이 즈 분류하는 동안, 나는이 살해 얻고 피팅 sklearn.naive_bayes.MultinomialNB()

동안 : def classify(vector, df): clf = MultinomialNB() model = clf.fit(vector, df.iloc[0:, 1].values) if __name__ == "__main__": train, test = gen_train_test(pd.read_csv('Data/datalabel

scikit-learn classification feature-extraction text-classification countvectorizer 2017-12-06

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CountVectorizer 변환 후 예기치 않은 스파 스 행렬

저는 NLTK에서 신형이며 리뷰 용 분류 자 ​​생성에 문제가 있습니다. I는 변환 된 데이터의 형태의 입력으로 전달 된 데이터가 형상이었다 1 * 1 희소 행렬이 얼마나 이해할 수없는이다 은 (10000,1) 는 I 원래 리뷰 데이터가 처리 약간. 정지 단어를 제거하고, 줄무늬를 제거하고 문장 부호를 제거하는 것과 같습니다. 내가 잘못 가고있는 곳에서 도

python python-3.x nltk countvectorizer 2017-12-10

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Spark - countVectorizer 모델의 열 중 하나에 값 배열이 포함 된 Spark 데이터 프레임을 만드는 방법

Spark의 countVectorizer 모델을 실행하려고합니다. 이 요구 사항의 일부로, 나는 csv 파일을 읽고 그것으로부터 Dataframe (inp_DF)을 생성하고있다. +--------------+--------+-------+ | State|Zip Code|Country| +--------------+--------+-------+ |

apache-spark spark-dataframe countvectorizer 2017-09-05

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Python에서 CountVectorizer와 ngram을 결합하십시오.

ngrams를 사용하여 남성과 여성의 이름을 분류하는 작업을하십시오. 내가 만든 (N = 2,3,4) name is_male Dorian 1 Jerzy 1 Deane 1 Doti 0 Betteann 0 Donella 0 특정 requarement이 ngrams을 만들려면이 작업 from nltk.util import ngrams

python scikit-learn nltk countvectorizer 2017-12-19

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사용자 정의 token_pattern에 대해 CountVectorizer fit-transform()이 작동하지 않습니다.

'R', 'C'등과 같은 프로그래밍 언어의 이름이 들어있는 텍스트에 대해 CountVectorizer를 사용해야합니다. 그러나 CountVectorizer는 하나의 문자 만 포함하는 "단어"를 삭제합니다. cv1 = CountVectorizer(min_df=2, stop_words='english') tokenize = cv1.build_token

python scikit-learn countvectorizer 2017-04-15

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