本文分别整合 CountVectorizer 和 TfidfVectorizer 绘制词云图
✨ CountVectorizer
CountVectorizer 是 scikit-learn 中用于 文本特征提取 的一个工具，它的主要作用是将一组文本（文本集合）转换为词频向量（Bag-of-Words，词袋模型）。
简单来说：
CountVectorizer会把文本中的每一个词（token）当作特征，然后统计每个词在每个文本中出现的次数，最终输出一个稀疏矩阵表示文本的“词频”。
🔧 作用与功能详解：
- 分词：自动将每个句子切分成词（默认以空格分割，也可以自定义分词器）。
- 构建词典：对整个语料中所有出现的词汇建立一个词汇表（字典）。
- 向量化：将每个文本表示为一个向量，每个维度是某个词在该文本中出现的次数。
📚 应用场景：
- 文本分类（如垃圾邮件识别、情感分析）
- 文本聚类
- 信息检索
- 自然语言处理（NLP）中的特征工程
⚠️ 注意：
CountVectorizer不考虑词语顺序，即是典型的“词袋模型”。- 它也不考虑语义（两个同义词视为不同词）。
- 你可以设置
max_features、stop_words、ngram_range等参数来优化结果。
✨ TfidfVectorizer
TfidfVectorizer 是 scikit-learn 提供的一个类，用于将原始文本转化为TF-IDF 特征矩阵，常用于文本分类、聚类、信息检索等任务。
🧠 TF-IDF 是什么？
TF-IDF = Term Frequency - Inverse Document Frequency
它是一种权重计算方法，用来衡量某个词对某个文档的重要性。
📌 1. TF（词频）公式：
T F ( t , d ) = 词 t 在文档 d 中出现的次数 文档 d 中总词数 TF(t, d) = \frac{\text{词 } t \text{ 在文档 } d \text{ 中出现的次数}}{\text{文档 } d \text{ 中总词数}} TF(t,d)=文档 d 中总词数词 t 在文档 d 中出现的次数
表示某个词在文档中出现的频率。
📌 2. IDF（逆文档频率）公式：
I D F ( t ) = log ( 1 + N 1 + D F ( t ) ) + 1 IDF(t) = \log \left( \frac{1 + N}{1 + DF(t)} \right) + 1 IDF(t)=log(1+DF(t)1+N)+1
- ( N )：语料库中的总文档数
- ( DF(t) )：包含词 ( t ) 的文档数量
这个公式会让出现在越少文档中的词权重越高，因为它更能“区别”文档。
📌 3. TF-IDF 综合计算：
T F - I D F ( t , d ) = T F ( t , d ) × I D F ( t ) TF\text{-}IDF(t, d) = TF(t, d) \times IDF(t) TF-IDF(t,d)=TF(t,d)×IDF(t)
⚙️ 常用参数解释
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
ngram_range=(1, 2) | 提取 uni-gram 和 bi-gram |
max_df=0.85 | 忽略出现在超过85%文档中的词 |
min_df=2 | 忽略出现在少于2个文档中的词 |
stop_words='english' | 去除英文停用词（中文需自定义） |
tokenizer | 自定义分词函数（适用于中文，结合 jieba） |
use_idf=True | 是否使用逆文档频率 |
smooth_idf=True | 是否进行平滑（避免分母为0） |
🧪 中文处理建议
因为 TfidfVectorizer 默认不适合中文，需要配合 jieba 分词：
import jiebadef chinese_tokenizer(text):return jieba.lcut(text)vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=chinese_tokenizer)
X = vectorizer.fit_transform(docs)
📊 输出样例
假设你有：
docs = ["我 爱 你", "你 爱 他", "他 爱 我"]
输出的 TF-IDF 词向量矩阵如下：
| 文档索引 | 我 | 爱 | 你 | 他 |
|---|---|---|---|---|
| Doc1 | 0.70 | 0.50 | 0.50 | 0 |
| Doc2 | 0 | 0.50 | 0.50 | 0.70 |
| Doc3 | 0.50 | 0.50 | 0 | 0.70 |
✨ CountVectorizer vs TfidfVectorizer
| 特性 | CountVectorizer | TfidfVectorizer |
|---|---|---|
| 核心思想 | 统计词频（TF） | 统计 TF × IDF |
| 向量值 | 每个词的出现次数 | 每个词的重要性权重 |
| 词频高是否意味着重要 | 是 | 不一定（可能是常见词） |
| 适用场景 | 适合简单建模（如朴素贝叶斯） | 更适合文本分类、信息检索等 |
| 是否考虑语料库整体信息 | ❌ 只考虑当前文档 | ✅ 考虑所有文档的分布 |
| 是否支持平滑 | ❌ | ✅ 支持平滑处理 |
✨ 什么是 n-gram？
n-gram 是指连续的 n 个词。例如：
- 输入句子：
"I love machine learning" - 1-gram（unigram）:
"I","love","machine","learning" - 2-gram（bigram）:
"I love","love machine","machine learning" - 3-gram（trigram）:
"I love machine","love machine learning"
🛠️ ngram_range=(min_n, max_n) 说明
ngram_range=(1, 1)：只提取 1-gram（默认）ngram_range=(1, 2)：提取 1-gram 和 2-gramngram_range=(2, 3)：提取 2-gram 和 3-gram
✅ 示例代码
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizertext = ["I love machine learning"]# 提取1-gram和2-gram
vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2))
X = vectorizer.fit_transform(text)print(vectorizer.get_feature_names_out())
print(X.toarray())
输出结果：
['i' 'i love' 'learning' 'love' 'love machine' 'machine' 'machine learning']
[[1 1 1 1 1 1 1]]
这表示：
- 单个词（unigram）和两个词组合（bigram）都被统计了。
🎯 使用场景建议
ngram_range=(1, 2)：适合大多数 NLP 应用，可以捕捉常见词和短语搭配。ngram_range=(2, 2)：适合挖掘关键词对（如“机器 学习”）ngram_range=(2, 3)：更强调上下文结构，但维度较高，需要更多数据支持。
⚠️ 注意：
- 提取更多的 n-gram 会导致维度爆炸（特征太多），要结合
max_features或min_df限制特征数量。 - 高阶 n-gram 更稀疏，也更依赖大规模语料支持。
✨ 词云可视化
安装相关的依赖
pip install wordcloud scikit-learn matplotlib
代码
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud# 示例文本
texts = ["Natural language processing is fun and exciting.","Machine learning and deep learning are key techniques in AI.","I love studying machine learning and natural language tasks.",
]# 初始化向量器，提取 1-gram 到 2-gram，可以使用CountVectorizer或TfidfVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), stop_words='english')
# vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 2), stop_words='english')X = vectorizer.fit_transform(texts)# 提取关键词和其对应的 分数值，对于 TF-IDF 是分数值，对于 CountVectorizer 是频率值
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()
print("Features:", feature_names)# 每个词语在所有文档中分数的总和
_scores = X.sum(axis=0).A1# 构建关键词:权重的字典
word_dict = dict(zip(feature_names, _scores))# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate_from_frequencies(word_dict)# 显示图形
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.title("TF-IDF Weighted WordCloud (1-2 gram)")
plt.show()运行结果
