我应该如何使用 scikit learn 对以下列表列表进行矢量化？答案

【问题标题】：How should I vectorize the following list of lists with scikit learn?我应该如何使用 scikit learn 对以下列表列表进行矢量化？
【发布时间】：2015-02-24 17:36:36
【问题描述】：

我想用 scikit 向量化一个有列表的列表。我去了我阅读培训文本的路径，然后我得到了这样的东西：

corpus = [["this is spam, 'SPAM'"],["this is ham, 'HAM'"],["this is nothing, 'NOTHING'"]]

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vect = CountVectorizer(analyzer='word')
vect_representation= vect.fit_transform(corpus)
print vect_representation.toarray()

我得到以下信息：

return lambda x: strip_accents(x.lower())
AttributeError: 'list' object has no attribute 'lower'

还有一个问题是每个文档末尾的标签，我应该如何处理它们才能进行正确的分类？

【问题讨论】：

刚刚阅读您的帖子，因为我遇到了类似的问题。我的错误是：corpus 不应该是一个列表，它应该是一个字符串列表，像这样：corpus = ["this is spam","this is ham",...]

标签： python machine-learning nlp scikit-learn

【解决方案1】：

对于未来的每个人，这都解决了我的问题：

corpus = [["this is spam, 'SPAM'"],["this is ham, 'HAM'"],["this is nothing, 'NOTHING'"]]

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
bag_of_words = CountVectorizer(tokenizer=lambda doc: doc, lowercase=False).fit_transform(splited_labels_from_corpus)

这是输出，当我使用.toarray() 函数时：

[[0 0 1]
 [1 0 0]
 [0 1 0]]

谢谢大家

【讨论】：

谁能推荐我一个更 Pythonic 的方式来做到这一点？在此先感谢各位。
你不需要两个CountVectorizers，还有为什么你的输入数据总是和标签混在一起那么奇怪？
抱歉，第一个 vect 出错了。我没有意识到（我只是复制并粘贴问题的代码）我将编辑答案。我有这种格式，因为我只是在学习如何使用 scikit learn 和我自己的语料库，我假设我有一个语料库，每个列表一个文档。感谢您的反馈
数据总是与标签混合在一起，因为我不知道任何其他方法来标记训练数据。假设我在每个列表都是一个文档的列表中有训练数据，你建议我用什么其他方法来标记训练数据？如何告诉分类算法一个文档属于一个类？。
通常数据来自 .csv 文件，其中每一行对应一个样本/文档，最后一列或第一列是标签。使用 pandas 很容易解决这个问题。如果您手动输入数据，则将标签直接放入 y 列表变量中，例如 y=['SPAM', 'HAM', ...]，长度等于文档数量，即不要将它们与文档混合。那么你的语料库将是corpus = [ "this is spam", "this is ham", ...]

【解决方案2】：

首先，您应该将标签与文本分开。如果你想使用 CountVectorizer，你必须一个一个地转换你的文本：

corpus = [["this is spam, 'SPAM'"],["this is ham, 'HAM'"],["this is nothing, 'NOTHING'"]]
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
... split labels from texts
vect = CountVectorizer(analyzer='word')
vect_representation= map(vect.fit_transform,corpus)
...

作为另一种选择，您可以直接将TfidfVectorizer 与列表一起使用。

【讨论】：

那么我应该从文本中拆分标签吗？我正在考虑使用监督方法（MNB、SVM、LR）并使用corpus 作为训练数据，如果我删除标签，我如何使用它们来训练分类器？或者这将通过 scikit 提供的教程提供的y 解决（目标）
是的，通常 y 代表 scikit 中的标签列表。所以你必须将语料库拆分为 X 和 Y。
我拆分了标签，但是当我执行以下操作时：´vect_representation.toarray()´ 我有以下内容：AttributeError: 'list' object has no attribute 'toarray 我想可视化文档术语矩阵。每个文档一个向量，如何解决这个问题？谢谢
vect_representation 是向量列表。您可以通过 toarray() 可视化列表中的每个向量。
“作为另一种选择，您可以直接将 TfidfVectorizer 与列表一起使用。”，究竟如何？对我不起作用。