CountVectorizer读写词汇

Question

我目前正在研究一个相当简单的情感分类程序。在训练阶段一切正常。但是，我在使用 CountVectorizer 测试包含未见单词的新文本字符串时遇到问题。

出于这个原因，我试图在测试阶段编写一个用于矢量化的查找词汇表。但是，我不知道如何创建和检索词汇对象以作为参数传递。

我目前出现的两种方法如下：

def trainingVectorTransformation (messages):
    #--> ReviewText to vectors    
    vect = CountVectorizer(analyzer=split_into_lemmas).fit(messages['reviewText'])

    messages_bow = vect.transform(messages['reviewText'])

    feature_list = vect.get_feature_names()
    #NOT SURE HOW TO CREATE VOCABULARY
    with open("vocab.txt", "w") as text_file:
        text_file.write(str(feature_list))   

    tfidf_transformer = TfidfTransformer().fit(messages_bow)


    messages_tfidf = tfidf_transformer.transform(messages_bow)
    return messages_tfidf

和

def testingVectorTransformation (messages):
    #--> ReviewText to vectors
    #NOT SURE HOW TO READ THE CREATED VOCABULARY AND USE IT APPROPRIATELY   
    txt = open("vocab.txt")
    vocabulary = txt.read()


    vect = CountVectorizer(analyzer=split_into_lemmas, vocabulary = vocabulary).fit(messages['reviewText'])

    messages_bow = vect.transform(messages['reviewText'])

    tfidf_transformer = TfidfTransformer().fit(messages_bow)

    messages_tfidf = tfidf_transformer.transform(messages_bow)
    return messages_tfidf

如果有人对如何正确创建和使用词汇表有任何建议，我将不胜感激。

Answer 1

您需要使用一些序列化器保存矢量化器的副本，例如泡菜并在测试阶段加载它。您还可以使用 vocabulary_ 属性获取词汇表 here 了解更多详情

同时查看您的代码，在训练中您应该调用 vect.fit_transform 而不仅仅是 transform

CountVectorizer读写词汇

CountVectorizer reading and writing vocabulary

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