Sklearn CountVectorizer：将表情符号保留为单词答案

【问题标题】：Sk Learn CountVectorizer: keeping emojis as wordsSklearn CountVectorizer：将表情符号保留为单词
【发布时间】：2019-12-11 11:27:21
【问题描述】：

我在字符串上使用 Sk Learn CountVectorizer，但 CountVectorizer 丢弃了文本中的所有表情符号。

例如，???? Welcome 应该给我们：["\xf0\x9f\x91\x8b", "welcome"]

但是，运行时：

vect = CountVectorizer()
test.fit_transform(['???? Welcome'])

我只得到：["welcome"]

这与token_pattern 不把编码的表情符号算作一个单词有关，但是有没有自定义的token_pattern 来处理表情符号？

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn nlp countvectorizer

【解决方案1】：

尝试使用参数CountVectorizer(analyzer = 'char', binary = True)

文档说：“token_pattern：表示什么构成“令牌”的正则表达式，仅在分析器 == 'word' 时使用”参见https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html。

另请参阅此笔记本：https://www.kaggle.com/kmader/toxic-emojis

【讨论】：

【解决方案2】：

还有一个couple 或packages 可以直接将表情符号/表情符号转换成文字，例如

import emot
>>> text = "I love python ? :-)"
>>> emot.emoji(text)
[{'value': '?', 'mean': ':man:', 'location': [14, 14], 'flag': True}]

>> import emoji
>> print(emoji.demojize('Python is ?'))
Python is :thumbs_up:

【讨论】：

【解决方案3】：

是的，你是对的！ token_pattern 必须更改。我们可以将其设为除空格以外的任何字符，而不仅仅是字母数字字符。

试试这个！

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
s= ['? Welcome', '? Welcome']

v = TfidfVectorizer(token_pattern=r'[^\s]+')
v.fit(s)
v.get_feature_names()

# ['welcome', '?']

【讨论】：