如何合并 TF-IDF 分数相当于连接两个字符串

Question

我有一个包含 5000 个书名的语料库，我正在尝试对这些书名执行一些聚类。我正在使用 sklearn TfidfVectorizer 库为每个标题生成 TF-IDF 矩阵。

但是，我现在合并了两个标题（所以 "Book A" 和 "Book B" 变成了 "Book A Book B"），我想知道是否有办法获得 TF-IDF 矩阵 "Book A Book B" 通过组合 "Book A" 矩阵和 "Book B".

矩阵

我已经尝试再次重新计算 TF-IDF 分数，但这可能会花费很多时间，如果有更快的方法我会更喜欢，因为我实际上需要为不同的情况执行数千次标题的组合。

下面的代码显示了我现在正在做的事情。

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

tf = TfidfVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(1, 3), min_df=0, stop_words='english')

titles = list_of_strings

tfidf_matrix = tf.fit_transform(titles)

# This gives a matrix roughly (5000, 20000)

new_title = titles[0] + ' ' + titles[1]

# Get the tfidf_matrix for the new_title

如果有这样的东西我会很棒：

matrix_for_book_a + matrix_for_book_b

这给出了 "Book A Book B" 的矩阵，但我不确定这是否可行。

感谢您的帮助或建议。

Answer 1

您可以添加 tf-idf 矩阵，它仍然有一定的相关性，但是，向量之后不会被归一化，它们的归一化本身并不比向量化容易。对于基于相似性分数（可以用 tfidf 计算）的聚类数据，强烈建议使用归一化向量。另外，请记住，如果您真的想通过加法将这两者合而为一，则它们的词汇表必须相同，否则将毫无意义（甚至维数也会不同）。此外，问题还在于 tf-idf 的性质，如果某个术语在一个数据集中的许多文档中出现，而在其他数据集中很少出现，那么他添加的 tf-idf 分数可能不如从 skratch 计算的那么好和相关。所以我给你最好的建议确实如你所说

recalculating the TF-IDF score again

对于 5000 个标题（如果合并了 idk，则为 10000 个）它仍然不会超过一些合理的时间（取决于你的机器，在我的机器上大约 5-10 分钟）然后保存这个矩阵不超过再次计算会对你有很大的帮助。

如何合并 TF-IDF 分数相当于连接两个字符串

How to combine TF-IDF scores to be the equivalent of concatenating two strings

python

machine-learning

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tf-idf