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我正在尝试将 Lematization 从 Skit-learn 添加到 CountVectorizer，如下所示

import nltk
from pattern.es import lemma
from nltk import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

class LemmaTokenizer(object):
    def __call__(self, text):
        return [lemma(t) for t in word_tokenize(text)]

vectorizer = CountVectorizer(stop_words=stopwords.words('spanish'),tokenizer=LemmaTokenizer())

sentence = ["EVOLUCIÓN de los sucesos y la EXPANSIÓN, ellos juegan y yo les dije lo que hago","hola, qué tal vas?"]

vectorizer.fit_transform(sentence)

这是输出：

[u',', u'?', u'car', u'decir', u'der', u'evoluci\xf3n', u'expansi\xf3n', u'hacer', u'holar', u'ir', u'jugar', u'lar', u'ler', u'sucesos', u'tal', u'yar']

更新

这是出现并已被词形化的停用词：

u'lar', u'ler', u'der'

它对所有单词进行词法分析，并且不会删除停用词。那么，有什么想法吗？

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1 回答 1

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那是因为词形还原是在停用词删除之前完成的。然后在提供的停用词集中找不到词形还原的停用词stopwords.words('spanish')。

有关 CountVectorizer 的完整工作顺序，请参阅我的其他答案。它关于 TfidfVectorizer 但顺序相同。在那个答案中，第 3 步是词形还原，第 4 步是去除停用词。

所以现在要删除停用词，您有两个选择：

1）您将停用词集自身进行词形还原，然后将其传递给stop_wordsCountVectorizer 中的参数。

my_stop_words = [lemma(t) for t in stopwords.words('spanish')]
vectorizer = CountVectorizer(stop_words=my_stop_words, 
                             tokenizer=LemmaTokenizer())

LemmaTokenizer2）在其本身中包含停用词删除。

class LemmaTokenizer(object):
    def __call__(self, text):
        return [lemma(t) for t in word_tokenize(text) if t not in stopwords.words('spanish')]

如果不起作用，请尝试这些并发表评论。

于 2018-05-03T15:03:06.073 回答