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    • 脚本运行结果
      • 输出数据

    功能介绍

    根据分词后的文本统计词的IDF信息，将文本转化为稀疏的向量，与 文本特征生成 的区别在于它是统计文本哈希后的词频

    参数说明

    名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值
    selectedCol 选中的列名 计算列对应的列名 String ✓
    numFeatures 向量维度 生成向量长度 Integer 262144
    minDF 最小文档词频 如果一个词出现的文档次数小于minDF, 这个词不会被包含在字典中。minTF可以是具体的词频也可以是整体词频的比例，如果minDF在[0,1)区间，会被认为是比例。 Double 1.0
    featureType 特征类型 生成特征向量的类型，支持IDF/WORD_COUNT/TF_IDF/Binary/TF String “WORD_COUNT”
    minTF 最低词频 最低词频，如果词频小于minTF,这个词会被忽略掉。minTF可以是具体的词频也可以是整体词频的比例，如果minTF在[0,1)区间，会被认为是比例。 Double 1.0
    selectedCol 选中的列名 计算列对应的列名 String ✓
    outputCol 输出结果列 输出结果列列名，可选，默认null String null
    reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null

    脚本示例

    脚本代码

    1. import numpy as np
    2. import pandas as pd
    3. data = np.array([
    4.     [0, u'二手旧书:医学电磁成像'],
    5.     [1, u'二手美国文学选读（ 下册 ）李宜燮南开大学出版社 9787310003969'],
    6.     [2, u'二手正版图解象棋入门/谢恩思主编/华龄出版社'],
    7.     [3, u'二手中国糖尿病文献索引'],
    8.     [4, u'二手郁达夫文集（ 国内版 ）全十二册馆藏书']])
    9. df = pd.DataFrame({"id": data[:, 0], "text": data[:, 1]})
    10. inOp = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr='id int, text string')
    12. pipeline = (
    13.     Pipeline()
    14.     .add(Segment().setSelectedCol("text"))
    15.     .add(DocHashCountVectorizer().setSelectedCol("text"))
    16. )
    18. pipeline.fit(inOp).transform(inOp).collectToDataframe()

    脚本运行结果

    输出数据
    1.    id                                               text
    2. 0   0  $262144$10121:1.0 64444:1.0 119456:1.0 206232:...
    3. 1   1  $262144$0:6.0 37505:1.0 46743:1.0 93228:1.0 11...
    4. 2   2  $262144$40170:1.0 70777:1.0 96509:1.0 126159:1...
    5. 3   3  $262144$206232:1.0 214785:1.0 251090:1.0 25565...
    6. 4   4  $262144$0:4.0 87711:1.0 138080:1.0 162140:1.0 ...