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scikit-learnのCountVectorizerやTfidfVectorizerの日本語での使い方について - Qiita
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scikit-learnのCountVectorizerやTfidfVectorizerの日本語での使い方について - Qiita
はじめに テキストデータを処理するには、文字列のままだと扱うのが難しいのでベクトル化ということを行... はじめに テキストデータを処理するには、文字列のままだと扱うのが難しいのでベクトル化ということを行います。テキストのベクトル化の有名な手法として、Bag of WordsやTF-IDFと言った手法があります。 それらの手法は機械学習ライブラリのscikit-learnでも実装されているのですが、日本語のテキストに対して使用するのに結構つまづきました。 この記事は、そのときの覚え書きになります。 日本語での使い方：結論 事前に文章を単語で区切ってリスト化しておき、analyzer=lambda x: x をパラメータに指定して、ベクトル化を行う。 （CountVectorizerを例にしているが TfidfVectorizer でも同様。） import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectori
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