TfIdf: टेक्स्ट ट्रांसफॉर्म करने के और तरीके

Python में Sentiment Analysis

Violeta Misheva

Data Scientist

TfIdf के घटक क्या हैं?

  • TF: term frequency: किसी कॉर्पस में दिए गए डॉक्यूमेंट के भीतर कोई शब्द कितनी बार आता है

  • Inverse document frequency: कुल डॉक्यूमेंट्स और किसी खास शब्द वाले डॉक्यूमेंट्स की संख्या का लॉग-रेशियो

    • कम बार आने वाले शब्दों का वज़न निकालने में काम आता है
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किसी शब्द का TfIdf स्कोर

  • TfIdf स्कोर: 
TfIdf = term frequency * inverse document frequency
  • BOW डॉक्यूमेंट की लंबाई नहीं मानता, TfIdf मानता है।
  • TfIdf वे शब्द पकड़ता है जो डॉक्यूमेंट के भीतर आम हों, पर सभी डॉक्यूमेंट्स में नहीं।
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TfIdf कैसे उपयोगी है?

Twitter एयरलाइन सेंटिमेंट
  • लो TfIdf स्कोर: United, Virgin America
  • हाई TfIdf स्कोर: check-in process (अगर डॉक्यूमेंट्स में दुर्लभ हो)
TfIdf पर और जानकारी
  • यह फ़्रीक्वेंट शब्दों को पेनलाइज़ करता है, इसलिए स्टॉप वर्ड्स से अलग से निपटने की कम ज़रूरत।
  • सर्च क्वेरी और इन्फॉर्मेशन रिट्रीवल में रिज़ल्ट्स की प्रासंगिकता रैंक करने में काफ़ी उपयोगी।
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Python में TfIdf

# Import the TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  • TfidfVectorizer के आर्ग्यूमेंट्स: max_features, ngram_range, stop_words, token_pattern, max_df, min_df
vect = TfidfVectorizer(max_features=100).fit(tweets.text)
X = vect.transform(tweets.text)
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TfidfVectorizer

X
<14640x100 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
    with 119182 stored elements in Compressed Sparse Row format>

X_df = pd.DataFrame(X_txt.toarray(), columns=vect.get_feature_names())
X_df.head()

TfIdf से बनी डेटा की शीर्ष 5 पंक्तियाँ

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