所以我试图在某些文本数据上使用sklearn TFIDF Vectorizer，但我一直收到此错误：
<pre><code>ValueError: empty v
我想运行多项式NB算法来预测将有多少赞许在Google Play上发表评论。
数据是从离线导航应用程序的评论中
我有1000个.txt文件，并计划搜索各种关键字并计算其TF-IDF得分。但是出于某种原因，结果是>1。我对2个.tx
我试图用这个语料库创建一个令牌：
<pre><code>from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
</code></pre>
<code>sklearn...TfidfVectorizer</code>仅在分析器返回<code>nltk.tree.Tree</code>对象列表时才在训练后应用时起作用
我正在尝试按照本教程进行情感分析，并且我很确定到目前为止，我的代码是完全相同的。但是，我的BO
如何为大型数据集（如50k记录或100k +记录）批量生成tfidf。 sklearn没有最小批处理tfidf，我们可以创建自
我在下面定义了用于文本标记化的自定义标记化功能。然后，我在TfidfVectorizer参数中使用此函数来标记
<pre><code>x = tfidf.fit_transform(x)
</code></pre>
<blockquote>
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/feature_extraction/text.
我从sklearn的训练数据中训练了一个TFIDF，当我将词汇表应用于新数据时，它给了我一个关键的错误，因
我有一个由<code>['RC12_4', 'RC100_', 'RC101_', 'RC102_', 'RC103_', 'RC104_', 'RC
我尝试使用以下代码使用imblearn对数据进行过采样
<pre><code>def oversample(df):
description = df['DESCRIPTI
我正在运行一个包含文本文档的实验，我需要计算它们之间的（余弦）相似度矩阵（用于其他计算）。
执行TF-IDF实验，得到一维稀疏矩阵矢量输出，该输出对应于每个句子的tfidf得分。密集输出如下：
<blo
要将ML算法应用于文本，必须以数字表示。使用sklearn进行此操作的一些方法是：
<ol>
<li> CountVectoriz
如何使用scikit-learn库中的<code>TF-IDF vectorizer</code>来提取<code>unigrams</code>和<code>bigrams</code>的推文？我想用
我有大量文档，我想使用TF-IDF并分别获取每个文档的功能名称和值。因此，我要做的是创建一个全局tfidf
特定实例为<code>"Queens Stop 'N' Swap"</code>。转换后，我只有三个特征<code>['Queens', 'Stop&
<strong>我正在尝试为每个文档获得TF-IDF得分最高的10个单词。</strong>
我在数据框中有一个列，其中
我想知道如何测试我拥有的数据集的分布。我正在尝试实施Kolmogorov-Smirnov测试，但是矢量化文本遇到了
