来自 CountVectorizer 的术语相对频率矩阵

如何解决来自 CountVectorizer 的术语相对频率矩阵

有没有办法从绝对频率矩阵开始获得相对频率矩阵（通过CountVectorizer方法获得）？这是使用的代码：

body = [
    'the quick brown fox','the slow brown dog','the quick red dog','the lazy yellow fox'
]

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
bag_of_words = vectorizer.fit_transform(body)

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD

svd = TruncatedSVD(n_components=2)
lsa = svd.fit_transform(bag_of_words) 

我的目标是使用函数 fit_transform()（在我代码的最后一行），而不是绝对频率矩阵，而是相对频率矩阵。特别是，我想找到一种方法将矩阵 bag_of_words 的每一行除以行本身的总和。这对我来说不是即时的，因为矩阵很稀疏。

感谢任何建议或建议。谢谢。

解决方法

这可以使用 TfidfVectorizer 而不是 CountVectorizer 来完成。但是，这需要更改以下默认参数：

• 您可以删除 tfidf 向量化器的“idf”部分，只留下词频
• 默认情况下，计数由 L2 范数归一化，您在这里想要的（通过所有计数的总和归一化）是 L1 范数

实际上，它看起来像这样：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
body = [
    'the quick brown fox','the slow brown dog','the quick red dog','the lazy yellow fox'
]
vectorizer = TfidfVectorizer(use_idf=False,norm="l1")
X = vectorizer.fit_transform(body)
print(vectorizer.get_feature_names())

这将返回：

array([[0.25,0.,0.25,0.  ],[0.25,[0.,0.25]])

['brown','dog','fox','lazy','quick','red','slow','the','yellow']