tfidf vectorizer 和 tfidf transformer 有什么区别

Question

我知道 tfidf vectorizer 的公式是

Count of word/Total count * log(Number of documents / no.of documents where word is present)

我看到 scikit 学习中有 tfidf 转换器，我只是想区分它们。我找不到任何有用的东西。

Answer 1

TfidfVectorizer 用于句子，而 TfidfTransformer is used on an existing count matrix, such as one returned by CountVectorizer

Answer 2

Artem 的回答几乎概括了差异。为了使事情更清楚，这里引用了 here 中的示例。

TfidfTransformer可以这样使用：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer


train_set = ["The sky is blue.", "The sun is bright."] 

vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
trainVectorizerArray =   vectorizer.fit_transform(article_master['stemmed_content'])

transformer = TfidfTransformer()
res = transformer.fit_transform(trainVectorizerArray)

print ((res.todense()))


## RESULT:  

Fit Vectorizer to train set
[[1 0 1 0]
 [0 1 0 1]]

[[0.70710678 0.         0.70710678 0.        ]
 [0.         0.70710678 0.         0.70710678]]

使用 TfidfVectorizer 可以在一次操作中完成计数特征的提取、TF-IDF 归一化和逐行欧几里得归一化：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
res1 = tfidf.fit_transform(train_set)
print ((res1.todense()))


## RESULT:  

[[0.70710678 0.         0.70710678 0.        ]
 [0.         0.70710678 0.         0.70710678]]

这两个过程都会生成一个包含相同值的稀疏矩阵。
其他有用的参考资料是 tfidfTransformer.fit_transform, countVectoriser_fit_transform and tfidfVectoriser 。

Answer 3

使用 Tfidftransformer，您将使用 CountVectorizer 计算字数，然后计算 IDF 值，然后才计算 Tf-idf 分数。使用 Tfidfvectorizer，您将同时执行所有三个步骤。

我认为你应该阅读 this article which sums it up with an example。

tfidf vectorizer 和 tfidf transformer 有什么区别

what is the difference between tfidf vectorizer and tfidf transformer

python

scikit-learn

nltk

tf-idf

tfidfvectorizer