向Sklearn TFIDIF Vectorizer添加新文本(Python)

Sklearn是一个流行的Python机器学习库，TFIDF Vectorizer是其中的一个特征提取器，用于将文本转换为数值特征向量。在向Sklearn的TFIDF Vectorizer添加新文本时，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库和模块：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

1. 创建一个TFIDF Vectorizer对象：

vectorizer = TfidfVectorizer()

1. 加载已有的文本数据集，例如一个列表或一个文件：

corpus = ["文本1", "文本2", "文本3"]

1. 使用fit_transform方法将文本数据集转换为TFIDF特征向量矩阵：

tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)

1. 如果需要添加新文本，可以使用transform方法将新文本转换为特征向量：

new_text = "新文本"
new_tfidf_vector = vectorizer.transform([new_text])

1. 可以通过toarray方法将特征向量转换为数组形式进行查看：

print(new_tfidf_vector.toarray())

TFIDF Vectorizer的优势在于它可以将文本转换为数值特征向量，用于机器学习算法的输入。它考虑了词频和逆文档频率，能够更好地表示文本的重要性。TFIDF Vectorizer适用于文本分类、信息检索、文本聚类等应用场景。

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