我正在使用服装分词器传递给TfidfVectorizer。该分词器依赖于另一个文件中的外部类TermExtractor。我基本上想基于某些术语构建TfidVectorizer，而不是所有单个单词/标记。代码如下:fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromTermExtractorimportTermExtractorextractor=TermExtractor()deftokenize_terms(text):terms=extractor.extract(text)tokens=[]fortinterms

有没有人有使用PySpark库(特别是使用pyLDAvis)训练的LDA模型的数据可视化示例？我看过很多GenSim和其他库的示例，但没有看到PySpark。具体来说，我想知道将什么传递给pyLDAvis.prepare()函数以及如何从我的lda模型中获取它。这是我的代码:frompyspark.mllib.clusteringimportLDA,LDAModelfrompyspark.mllib.featureimportIDFfrompyspark.ml.featureimportCountVectorizerfrompyspark.mllib.linalgimportVecto

我正在使用python，我想获取大量数据的TFIDF表示，我正在使用以下代码将文档转换为TFIDF形式。fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf_vectorizer=TfidfVectorizer(min_df=1,#mincountforrelevantvocabularymax_features=4000,#maximumnumberoffeaturesstrip_accents='unicode',#replaceallaccentedunicodechar#bytheircorrespondin

在彻底分析我的程序后，我已经能够确定它正在被矢量化器减慢。我正在处理文本数据，两行简单的tfidfunigram向量化占用了代码执行总时间的99.2%。这是一个可运行的示例(这会将一个3mb的训练文件下载到您的磁盘，省略urllib部分以在您自己的示例上运行):######################################LoadingData#####################################importurllibfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerimportnltk.

是否有添加到现有语料库的功能？我已经生成了我的矩阵，我希望定期添加到表中而无需重新处理整个sha-bang例如；articleList=['hereissometextblahblah','anothertextobject','morefooforyourbarrightnow']tfidf_vectorizer=TfidfVectorizer(max_df=.8,max_features=2000,min_df=.05,preprocessor=prep_text,use_idf=True,tokenizer=tokenize_text)tfidf_matrix=tfidf_vec