Python Scikit-learn：TF-IDF 中的空词汇答案

【问题标题】：Python Scikit-learn: Empty Vocabulary in TF-IDFPython Scikit-learn：TF-IDF 中的空词汇
【发布时间】：2013-05-16 22:39:09
【问题描述】：

我正在使用该问题 (Similarity between two text documents) 中获得最多投票的答案中给出的代码来计算文档之间的 TF-IDF。但是，我观察到，当我运行代码而不指定自定义值 min_df（代码中为 1）时，如果两个文档完全不同（因此其中没有共同词），而不是接收TF-IDF 值为 0，我得到以下错误：

ValueError: empty vocabulary; training set may have contained only stop words or min_df (resp. max_df) may be too high (resp. too low).

谁能告诉我怎样才能摆脱这个错误？

【问题讨论】：

我认为不是“TF-IDF 值为 0”，而是“余弦相似度为 0”。 TF-IDF 值是大小为n_features == len(vectorizer.vocabulary_) 的向量，对中的每个文档一个向量。

标签： python scipy scikit-learn tf-idf

【解决方案1】：

默认情况下（在 sklearn min_df 设置为 min_df=2，这意味着每个单词必须至少出现在来自语料库的 2 个不同文档中才能包含在矢量化器的词汇表中。虽然这对于大型语料库来说是一个合理的选择，但仅用几句话就无法将任何内容包含在玩具数据集中，因此您收到的错误消息我觉得非常明确。在 scikit-learn 的开发分支中，min_df=2 默认值已更改为 min_df=1，以减少在玩具数据集上尝试使用默认参数值的库的新用户的困惑。

【讨论】：