根据文本语料库中的出现列出词汇表中的单词，使用 Scikit-Learn CountVectorizer答案

【问题标题】：List the words in a vocabulary according to occurrence in a text corpus, with Scikit-Learn CountVectorizer根据文本语料库中的出现列出词汇表中的单词，使用 Scikit-Learn CountVectorizer
【发布时间】：2013-04-11 06:38:04
【问题描述】：

我已经为scikit-learn 中的一些文档添加了CountVectorizer。我想在文本语料库中查看所有术语及其对应的频率，以便选择停用词。例如

'and' 123 times, 'to' 100 times, 'for' 90 times, ... and so on

这个有内置函数吗？

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn text-extraction countvectorizer

【解决方案1】：

没有内置的。我基于Ando Saabas's answer找到了一种更快的方法：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 
texts = ["Hello world", "Python makes a better world"]
vec = CountVectorizer().fit(texts)
bag_of_words = vec.transform(texts)
sum_words = bag_of_words.sum(axis=0)
words_freq = [(word, sum_words[0, idx]) for word, idx in vec.vocabulary_.items()]
sorted(words_freq, key = lambda x: x[1], reverse=True)

输出

[('world', 2), ('python', 1), ('hello', 1), ('better', 1), ('makes', 1)]

【讨论】：

【解决方案2】：

如果cv 是你的CountVectorizer 而X 是向量化语料库，那么

zip(cv.get_feature_names(),
    np.asarray(X.sum(axis=0)).ravel())

返回CountVectorizer 提取的语料库中每个不同术语的(term, frequency) 对列表。

（需要小asarray + ravel 跳舞来解决scipy.sparse 中的一些怪癖。）

【讨论】：

谢谢！但是它们没有排序，但我设法做到了：对于排序中的元组（occ_list，key=lambda idx: idx[1]）：打印元组 [0] +''+ str（元组 [1]）。问题是字符 åäö 没有打印出来。我已将编码设置为 utf8。
您还确定 get_feature_names() 将根据术语频率矩阵中的索引对术语进行排序吗？我发现 cv.get_feature_names() 和 cv.vocabulary_.keys() 没有相同的顺序。
@user1506145: dict.keys 不保证任何订单；这正是get_feature_names 存在的原因。
很抱歉把这个话题扯远了，但是你如何从一个简单的字符串中创建一个矢量化语料库 X，例如“这是我们将创建一个的例子。”