功能介绍

根据分词后的文本统计词的IDF信息，将文本转化为稀疏的向量，与 文本特征生成 的区别在于它是统计文本哈希后的词频

参数说明

名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值
selectedCol 选中的列名 计算列对应的列名 String ✓
numFeatures 向量维度 生成向量长度 Integer 262144
minDF 最小文档词频 如果一个词出现的文档次数小于minDF, 这个词不会被包含在字典中。minTF可以是具体的词频也可以是整体词频的比例，如果minDF在[0,1)区间，会被认为是比例。 Double 1.0
featureType 特征类型 生成特征向量的类型，支持IDF/WORD_COUNT/TF_IDF/Binary/TF String “WORD_COUNT”
minTF 最低词频 最低词频，如果词频小于minTF,这个词会被忽略掉。minTF可以是具体的词频也可以是整体词频的比例，如果minTF在[0,1)区间，会被认为是比例。 Double 1.0
selectedCol 选中的列名 计算列对应的列名 String ✓
outputCol 输出结果列 输出结果列列名，可选，默认null String null
reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null

脚本示例

脚本代码

  1. import numpy as np
  2. import pandas as pd
  3. data = np.array([
  4.     [0, u'二手旧书:医学电磁成像'],
  5.     [1, u'二手美国文学选读（ 下册 ）李宜燮南开大学出版社 9787310003969'],
  6.     [2, u'二手正版图解象棋入门/谢恩思主编/华龄出版社'],
  7.     [3, u'二手中国糖尿病文献索引'],
  8.     [4, u'二手郁达夫文集（ 国内版 ）全十二册馆藏书']])
  9. df = pd.DataFrame({"id": data[:, 0], "text": data[:, 1]})
  10. inOp = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr='id int, text string')
  12. pipeline = (
  13.     Pipeline()
  14.     .add(Segment().setSelectedCol("text"))
  15.     .add(DocHashCountVectorizer().setSelectedCol("text"))
  16. )
  18. pipeline.fit(inOp).transform(inOp).collectToDataframe()

脚本运行结果

输出数据
  1.    id                                               text
  2. 0   0  $262144$10121:1.0 64444:1.0 119456:1.0 206232:...
  3. 1   1  $262144$0:6.0 37505:1.0 46743:1.0 93228:1.0 11...
  4. 2   2  $262144$40170:1.0 70777:1.0 96509:1.0 126159:1...
  5. 3   3  $262144$206232:1.0 214785:1.0 251090:1.0 25565...
  6. 4   4  $262144$0:4.0 87711:1.0 138080:1.0 162140:1.0 ...