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这篇文章主要介绍“Spark MLlib的API CountVectorizer怎么用”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“Spark MLlib的API CountVectorizer怎么用”文章能帮助大家解决问题。
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CountVectorizer
CountVectorizer 和 CountVectorizerModel旨在帮助将文本文档集合转化为频数向量。当先验词典不可用时,CountVectorizer可以用作Estimator提取词汇表,并生成一个CountVectorizerModel。该模型会基于该字典为文档生成稀疏矩阵,该稀疏矩阵可以传给其它算法,比如LDA,去做一些处理。
在拟合过程中,CountVectorizer会从整个文档集合中进行词频统计并排序后的前vocabSize个单词。
一个可选参数minDF也会影响拟合过程,方法是指定词汇必须出现的文档的最小数量(或小于1.0)。另一个可选的二进制切换参数控制输出向量。如果设置为true,则所有非零计数都设置为1.这对于模拟二进制计数而不是整数计数的离散概率模型特别有用。
举例说明该算法
假如我们有个DataFrame有两列:id和texts。
id | texts |
0 | Array("a", "b", "c") |
1 | Array("a", "b", "b", "c", "a") |
每一行texts都是一个Array [String]类型的文档。使用字典(A,B,C)调用CountVectorizer产生CountVectorizerModel。然后转换后的输出列“向量”包含
vector列:
id | texts | vector |
0 | Array("a", "b", "c") | (3,[0,1,2],[1.0,1.0,1.0]) |
1 | Array("a", "b", "b", "c", "a") | (3,[0,1,2],[2.0,2.0,1.0]) |
将两篇文档中的词去重后就组成了一个字典,这个字典中有3个词:a,b,c,分别建立索引为0,1,2.
在第三列的文档向量,是由基于字典的索引向量,与对应对索引的词频向量所组成的。
文档向量是稀疏的表征,例子中只有3个词可能感觉不出,在实际业务中,字典的长度是上万,而文章中出现的词可能是几百或几千,故很多索引对应的位置词频都是0.
spark中的源码
导包
import org.apache.spark.ml.feature.{CountVectorizer, CountVectorizerModel}
准备数据
val df = spark.createDataFrame(Seq(
(0, Array("a", "b", "c")),
(2, Array("a", "b", "c", "c", "a"))
)).toDF("id", "words")
从全文集中拟合CountVectorizerModel(自动计算字典)
val cvModel: CountVectorizerModel = new CountVectorizer()
.setInputCol("words")
.setOutputCol("features")
.setVocabSize(3)
.setMinDF(2).fit(df)
查看结果
cvModel.transform(df).show(false)
指定预先字典
val cvm = new CountVectorizerModel(Array("a", "b", "c"))
.setInputCol("words").setOutputCol("features")
为了避免重复,重新造一组数据
val df = spark.createDataFrame(Seq(
(0, Array("a", "b", "c")),
(2, Array("a", "b", "c", "c", "a"))
)).toDF("id", "words")
查看结果
cvm.transform(df).show(false)
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