如何使用 gensim 将一组文档标记为 unigram + bigram bagofwords？答案

【问题标题】：how to tokenize a set of documents into unigram + bigram bagofwords using gensim?如何使用 gensim 将一组文档标记为 unigram + bigram bagofwords？
【发布时间】：2015-01-10 04:40:53
【问题描述】：

我知道使用 scikit learn 我可以使用，

vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=2,ngram_range=(1, 2),norm='l2')

corpus = vectorizer.fit_transform(text)

这段代码。但是我怎么能用 gensim 做到这一点呢？

【问题讨论】：

标签： python-2.7 scikit-learn gensim

【解决方案1】：

我想你可以看看 utils 中的 simple_preprocess

gensim.utils.simple_preprocess(doc, deacc=False, min_len=2, max_len=15) 将文档转换为令牌列表。

这将小写、标记化、去重音（可选）。 – 输出是最终

tokens = unicode 字符串，不会被进一步处理。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用nltk 的everygrams 函数是一个很好的方法。

from nltk import everygrams

text = 'I like playing baseball'
grams = ['_'.join(grams) for grams in list(everygrams(text, 1, 2))]
grams

>> ['I', 'like', 'playing', 'baseball', 'I_like', 'like_playing', 'playing_baseball']

这将在文本中创建所有单字母和双字母。

【讨论】：