Sklearn：将词形还原器添加到 CountVectorizer

Question

我在我的计数向量器中添加了词形还原，如 Sklearn page 中所述。

from nltk import word_tokenize          
from nltk.stem import WordNetLemmatizer 
class LemmaTokenizer(object):
    def __init__(self):
        self.wnl = WordNetLemmatizer()
    def __call__(self, articles):
        return [self.wnl.lemmatize(t) for t in word_tokenize(articles)]

tf_vectorizer = CountVectorizer(tokenizer=LemmaTokenizer,
                       strip_accents = 'unicode',
                       stop_words = 'english',
                       lowercase = True,
                       token_pattern = r'\b[a-zA-Z]{3,}\b', # keeps words of 3 or more characters
                       max_df = 0.5,
                       min_df = 10)

但是，当使用 fit_transform 创建 dtm 时，出现以下错误（我无法理解）。在将词形还原添加到我的矢量化器之前，dtm 代码始终有效。我深入阅读了手册，并尝试了一些代码，但找不到任何解决方案。

dtm_tf = tf_vectorizer.fit_transform(articles)

更新：

遵循@MaxU 下面的建议后，代码运行没有错误，但是我的输出中没有省略数字和标点符号。我运行单独测试以查看 LemmaTokenizer() 之后的其他功能中哪些有效，哪些无效。这是结果：

strip_accents = 'unicode', # works
stop_words = 'english', # works
lowercase = True, # works
token_pattern = r'\b[a-zA-Z]{3,}\b', # does not work
max_df = 0.5, # works
min_df = 10 # works

看起来，只是 token_pattern 变得不活跃了。这是没有 token_pattern 的更新和工作代码（我只需要先安装 'punkt' 和 'wordnet' 包）：

from nltk import word_tokenize          
from nltk.stem import WordNetLemmatizer 
class LemmaTokenizer(object):
    def __init__(self):
        self.wnl = WordNetLemmatizer()
    def __call__(self, articles):
        return [self.wnl.lemmatize(t) for t in word_tokenize(articles)]

tf_vectorizer = CountVectorizer(tokenizer=LemmaTokenizer(),
                                strip_accents = 'unicode', # works 
                                stop_words = 'english', # works
                                lowercase = True, # works
                                max_df = 0.5, # works
                                min_df = 10) # works

对于那些想要删除少于 3 个字符的数字、标点符号和单词（但不知道如何删除）的人，这是一种在 Pandas 数据帧[=20] 中为我做的方法=]

# when working from Pandas dataframe

df['TEXT'] = df['TEXT'].str.replace('\d+', '') # for digits
df['TEXT'] = df['TEXT'].str.replace(r'(\b\w{1,2}\b)', '') # for words
df['TEXT'] = df['TEXT'].str.replace('[^\w\s]', '') # for punctuation

Answer 1

应该是：

tf_vectorizer = CountVectorizer(tokenizer=LemmaTokenizer(),
# NOTE:                        ---------------------->  ^^

而不是：

tf_vectorizer = CountVectorizer(tokenizer=LemmaTokenizer,

Answer 2

感谢您的代码，它对我有帮助。这是处理非活动 token_pattern 的另一种方法：

import re
class LemmaTokenizer:
    def __init__(self):
        self.wnl = WordNetLemmatizer()
    def __call__(self, doc):
        regex_num_ponctuation = '(\d+)|([^\w\s])'
        regex_little_words = r'(\b\w{1,2}\b)'
        return [self.wnl.lemmatize(t) for t in word_tokenize(doc) 
                if not re.search(regex_num_ponctuation, t) and not re.search(regex_little_words, t)]

使用 Regex 进入 class LemmaTokenizer。

Sklearn：将词形还原器添加到 CountVectorizer

Sklearn: adding lemmatizer to CountVectorizer

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