我有一些bigrams，让我们说：[('word','word'),('word','word'),...,('word','word')]。我如何使用scikit的HashingVectorizer创建一个特征向量，该特征向量随后将被呈现给某些分类算法，例如： SVC或Naive Bayes或任何类型的分类算法？
答案 0 :(得分：6)
首先，你必须了解不同的矢量化器正在做什么。大多数矢量化器都基于bag-of-word方法，其中文档是标记映射到矩阵。
来自sklearn文档，CountVectorizer和HashVectorizer：
将文本文档集合转换为令牌计数矩阵
例如，这些句子
富尔顿县大陪审团星期五对亚特兰大的调查表示 最近的初选产生了没有任何证据 发生了违规行为。评审团在期末报告中进一步表示，市政府执行 委员会对选举负有全部责任，“应得的 亚特兰大市的赞美和感谢 选举是进行的。
使用这个粗略的矢量化器：
from collections import Counter
from itertools import chain
from string import punctuation
from nltk.corpus import brown, stopwords
# Let's say the training/testing data is a list of words and POS
sentences = brown.sents()[:2]
# Extract the content words as features, i.e. columns.
vocabulary = list(chain(*sentences))
stops = stopwords.words('english') + list(punctuation)
vocab_nostop = [i.lower() for i in vocabulary if i not in stops]
# Create a matrix from the sentences
matrix = [Counter([w for w in words if w in vocab_nostop]) for words in sentences]
print matrix
会变成：
[Counter({u"''": 1, u'``': 1, u'said': 1, u'took': 1, u'primary': 1, u'evidence': 1, u'produced': 1, u'investigation': 1, u'place': 1, u'election': 1, u'irregularities': 1, u'recent': 1}), Counter({u'the': 6, u'election': 2, u'presentments': 1, u'``': 1, u'said': 1, u'jury': 1, u'conducted': 1, u"''": 1, u'deserves': 1, u'charge': 1, u'over-all': 1, u'praise': 1, u'manner': 1, u'term-end': 1, u'thanks': 1})]
考虑到非常大的数据集，这可能相当低效，因此sklearn开发人员构建了更高效的代码。 sklearn最重要的特性之一是，在向量化之前，您甚至不需要将数据集加载到内存中。
由于目前还不清楚你的任务是什么，我认为你正在寻找一般用途。假设您将其用于语言ID。
假设train.txt中的训练数据的输入文件：
Pošto je EULEX obećao da će obaviti istragu o prošlosedmičnom izbijanju nasilja na sjeveru Kosova, taj incident predstavlja još jedan ispit kapaciteta misije da doprinese jačanju vladavine prava.
De todas as provações que teve de suplantar ao longo da vida, qual foi a mais difícil? O início. Qualquer começo apresenta dificuldades que parecem intransponíveis. Mas tive sempre a minha mãe do meu lado. Foi ela quem me ajudou a encontrar forças para enfrentar as situações mais decepcionantes, negativas, as que me punham mesmo furiosa.
Al parecer, Andrea Guasch pone que una relación a distancia es muy difícil de llevar como excusa. Algo con lo que, por lo visto, Alex Lequio no está nada de acuerdo. ¿O es que más bien ya ha conseguido la fama que andaba buscando?
Vo väčšine golfových rezortov ide o veľký komplex niekoľkých ihrísk blízko pri sebe spojených s hotelmi a ďalšími možnosťami trávenia voľného času – nie vždy sú manželky či deti nadšenými golfistami, a tak potrebujú iný druh vyžitia. Zaujímavé kombinácie ponúkajú aj rakúske, švajčiarske či talianske Alpy, kde sa dá v zime lyžovať a v lete hrať golf pod vysokými alpskými končiarmi.
您的相应标签是波斯尼亚语，葡萄牙语，西班牙语和斯洛伐克语，即
[bs,pt,es,sr]
这是使用CountVectorizer和朴素贝叶斯分类器的一种方法。以下示例来自https://github.com/alvations/bayesline的DSL shared task。
让我们从矢量化器开始。首先，矢量化器获取输入文件，然后将训练集转换为矢量化矩阵并初始化矢量化器（即特征）：
import codecs
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
trainfile = 'train.txt'
testfile = 'test.txt'
# Vectorizing data.
train = []
word_vectorizer = CountVectorizer(analyzer='word')
trainset = word_vectorizer.fit_transform(codecs.open(trainfile,'r','utf8'))
tags = ['bs','pt','es','sr']
print word_vectorizer.get_feature_names()
[OUT]：
[u'acuerdo', u'aj', u'ajudou', u'al', u'alex', u'algo', u'alpsk\xfdmi', u'alpy', u'andaba', u'andrea', u'ao', u'apresenta', u'as', u'bien', u'bl\xedzko', u'buscando', u'come\xe7o', u'como', u'con', u'conseguido', u'da', u'de', u'decepcionantes', u'deti', u'dificuldades', u'dif\xedcil', u'distancia', u'do', u'doprinese', u'druh', u'd\xe1', u'ela', u'encontrar', u'enfrentar', u'es', u'est\xe1', u'eulex', u'excusa', u'fama', u'foi', u'for\xe7as', u'furiosa', u'golf', u'golfistami', u'golfov\xfdch', u'guasch', u'ha', u'hotelmi', u'hra\u0165', u'ide', u'ihr\xedsk', u'incident', u'intranspon\xedveis', u'in\xedcio', u'in\xfd', u'ispit', u'istragu', u'izbijanju', u'ja\u010danju', u'je', u'jedan', u'jo\u0161', u'kapaciteta', u'kde', u'kombin\xe1cie', u'komplex', u'kon\u010diarmi', u'kosova', u'la', u'lado', u'lequio', u'lete', u'llevar', u'lo', u'longo', u'ly\u017eova\u0165', u'mais', u'man\u017eelky', u'mas', u'me', u'mesmo', u'meu', u'minha', u'misije', u'mo\u017enos\u0165ami', u'muy', u'm\xe1s', u'm\xe3e', u'na', u'nada', u'nad\u0161en\xfdmi', u'nasilja', u'negativas', u'nie', u'nieko\u013ek\xfdch', u'no', u'obaviti', u'obe\u0107ao', u'para', u'parecem', u'parecer', u'pod', u'pone', u'pon\xfakaj\xfa', u'por', u'potrebuj\xfa', u'po\u0161to', u'prava', u'predstavlja', u'pri', u'prova\xe7\xf5es', u'pro\u0161losedmi\u010dnom', u'punham', u'qual', u'qualquer', u'que', u'quem', u'rak\xfaske', u'relaci\xf3n', u'rezortov', u'sa', u'sebe', u'sempre', u'situa\xe7\xf5es', u'sjeveru', u'spojen\xfdch', u'suplantar', u's\xfa', u'taj', u'tak', u'talianske', u'teve', u'tive', u'todas', u'tr\xe1venia', u'una', u've\u013ek\xfd', u'vida', u'visto', u'vladavine', u'vo', u'vo\u013en\xe9ho', u'vysok\xfdmi', u'vy\u017eitia', u'v\xe4\u010d\u0161ine', u'v\u017edy', u'ya', u'zauj\xedmav\xe9', u'zime', u'\u0107e', u'\u010dasu', u'\u010di', u'\u010fal\u0161\xedmi', u'\u0161vaj\u010diarske']
假设您的测试文档位于test.txt，其中的标签为西班牙语es和葡萄牙语pt：
Por ello, ha insistido en que Europa tiene que darle un toque de atención porque Portugal esta incumpliendo la directiva del establecimiento del peaje
Estima-se que o mercado homossexual só na Cidade do México movimente cerca de oito mil milhões de dólares, aproximadamente seis mil milhões de euros
现在，您可以使用经过培训的分类器标记测试文档：
import codecs, re, time
from itertools import chain
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
trainfile = 'train.txt'
testfile = 'test.txt'
# Vectorizing data.
train = []
word_vectorizer = CountVectorizer(analyzer='word')
trainset = word_vectorizer.fit_transform(codecs.open(trainfile,'r','utf8'))
tags = ['bs','pt','es','sr']
# Training NB
mnb = MultinomialNB()
mnb.fit(trainset, tags)
# Tagging the documents
codecs.open(testfile,'r','utf8')
testset = word_vectorizer.transform(codecs.open(testfile,'r','utf8'))
results = mnb.predict(testset)
print results
[OUT]：
['es' 'pt']
有关文本分类的更多信息，您可能会发现此NLTK相关问题/答案很有用，请参阅nltk NaiveBayesClassifier training for sentiment analysis
要使用HashingVectorizer，您需要注意它会生成负数的向量值，而MultinomialNaiveBayes分类器不会执行负值，因此您必须使用另一个分类器，如下所示：
import codecs, re, time
from itertools import chain
from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
from sklearn.linear_model import Perceptron
trainfile = 'train.txt'
testfile = 'test.txt'
# Vectorizing data.
train = []
word_vectorizer = HashingVectorizer(analyzer='word')
trainset = word_vectorizer.fit_transform(codecs.open(trainfile,'r','utf8'))
tags = ['bs','pt','es','sr']
# Training Perceptron
pct = Perceptron(n_iter=100)
pct.fit(trainset, tags)
# Tagging the documents
codecs.open(testfile,'r','utf8')
testset = word_vectorizer.transform(codecs.open(testfile,'r','utf8'))
results = pct.predict(testset)
print results
[OUT]：
['es' 'es']
但请注意，感知器的结果在这个小例子中更糟糕。不同的分类器适合不同的任务，不同的特征适合不同的向量，不同的分类器也接受不同的向量。
没有完美的模型，只是更好或更差
答案 1 :(得分：3)
由于您已经自己提取了双字母组合，因此可以使用FeatureHasher进行向量化。你需要做的主要是将双字母组织压缩成字符串。如，
>>> data = [[('this', 'is'), ('is', 'a'), ('a', 'text')],
... [('and', 'one'), ('one', 'more')]]
>>> from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher
>>> fh = FeatureHasher(input_type='string')
>>> X = fh.transform(((' '.join(x) for x in sample) for sample in data))
>>> X
<2x1048576 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
with 5 stored elements in Compressed Sparse Row format>