如何在 CountVectorizer 中对句子应用权重（计算每个句子标记数次）答案

【问题标题】：How to apply weights to sentences in CountVectorizer (count each sentences tokens several times)如何在 CountVectorizer 中对句子应用权重（计算每个句子标记数次）
【发布时间】：2019-01-23 19:51:03
【问题描述】：

我正在使用 CountVectorizer 创建共现矩阵的稀疏矩阵表示。

我有一个句子列表，还有另一个“权重”列表（向量）——我希望计算每个句子标记的次数。

可以创建一个列表，每个句子根据其相关权重重复多次，但这非常低效且不符合 Python 标准。我的一些体重数百万甚至更高。

如何有效地告诉 CountVectorizer 使用我拥有的权重向量？

【问题讨论】：

将每个句子向量（计数向量）乘以所需的权重不能解决问题吗？
在某种程度上，这就是我最终所做的。如果有人需要做类似的事情，我会发布我的解决方案。

标签： python scikit-learn nlp countvectorizer

【解决方案1】：

由于无法（我能找到）对提供给 countvectorizer 的每个句子应用权重，因此可以将得到的稀疏矩阵相乘。

cv = CountVectorizer(lowercase = False, min_df=0.001, tokenizer = space_splitter)
X = cv.fit_transform(all_strings)

# Multiply the resulting sparse matrix by the weight (count) of each sentence.
counts = scipy.sparse.diags(df.weight, 0)
X = (X.T*counts).T
Xc = (X.T * X) # create co-occurance matrix

请注意，您乘以的矩阵必须是稀疏矩阵，并且权重必须在其对角线上。

【讨论】：

嗨，我遇到了与您完全相同的问题。您是否可以扩展此答案？我正在尝试这种方法，但我不太了解我得到的结果是否正确。
你可以做一个小测试。查看几个具有相似单词的简单句子的计数向量化器的结果。然后乘以一个小的权重向量。您也可以手动进行这个简短的计算并进行比较，以确保该方法达到预期的结果。