如何在我的词汇表中为 CountVectorizer 使用正则表达式？答案

【问题标题】：How can I use regular expressions in my vocabulary for CountVectorizer?如何在我的词汇表中为 CountVectorizer 使用正则表达式？
【发布时间】：2018-12-23 12:22:12
【问题描述】：

如何使“文档中的第一个词是 [目标词]”成为一项功能？

考虑这两句话：

example = ["At the moment, my girlfriend is Jenny. She is working as an artist at the moment.",
       "My girlfriend is Susie. She is working as an accountant at the moment."]

如果我试图衡量关系承诺，我希望能够将“此刻”这个短语视为一个特征仅当它以这样的开头出现时。

我希望喜欢能够在词汇表中使用正则表达式...

phrases = ["^at the moment", 'work']
vect = CountVectorizer(vocabulary=phrases, ngram_range=(1, 3), token_pattern=r'\w{1,}')
dtm = vect.fit_transform(example)

但这似乎不起作用。

我也试过这个，但是得到一个“词汇为空”的错误......

CountVectorizer(token_pattern = r"(?u)^currently")

这样做的正确方法是什么？我需要自定义矢量化器吗？有什么简单的教程可以链接我吗？这是我的第一个 sklearn 项目，我已经在谷歌上搜索了好几个小时。非常感谢任何帮助！

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn nlp text-classification countvectorizer

【解决方案1】：

好的，我想我已经找到了一种方法，基于破解本教程中的 get_tweet_length() 函数...... https://ryan-cranfill.github.io/sentiment-pipeline-sklearn-4/

我添加了这个功能...

def first_words(text):
    matchesList = re.findall('^at the moment', text, re.I)
    if len(matchesList) > 0:
        return 1
    else:
        return 0

并将它们与基本 sklearn_helper pipelinize_feature() 函数一起使用，该函数将输出转换为 sklearn 的 FeautreUnion 函数所需的数组格式。

vect4 = pipelinize_feature(first_words, active=True)

然后我可以通过 FeatureUnion 将它与我的普通 CountVectorizers 一起使用

unionObj = FeatureUnion([
        ('vect1', vect1),
        ('vect2', vect2),
        ('vect4', vect4)
])

【讨论】：