如何在Spark中创建一组ngram？
在Spark中创建一组ngram可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：
from pyspark.ml.feature import NGram
from pyspark.sql import SparkSession- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("NGramExample").getOrCreate()- 创建示例数据集：
data = spark.createDataFrame([(0, ["Spark", "is", "a", "powerful", "tool"]),
(1, ["Spark", "is", "fast"]),
(2, ["Spark", "is", "easy", "to", "use"])], ["id", "words"])- 定义NGram转换器：
ngram = NGram(n=2, inputCol="words", outputCol="ngrams")这里的参数n表示ngram的大小，即每个ngram中包含的单词数量。
- 应用NGram转换器：
ngramDataFrame = ngram.transform(data)- 查看结果：
ngramDataFrame.select("ngrams").show(truncate=False)完整的代码示例：
from pyspark.ml.feature import NGram
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("NGramExample").getOrCreate()
data = spark.createDataFrame([(0, ["Spark", "is", "a", "powerful", "tool"]),
(1, ["Spark", "is", "fast"]),
(2, ["Spark", "is", "easy", "to", "use"])], ["id", "words"])
ngram = NGram(n=2, inputCol="words", outputCol="ngrams")
ngramDataFrame = ngram.transform(data)
ngramDataFrame.select("ngrams").show(truncate=False)这样就可以在Spark中创建一组ngram。ngram是一种将连续的n个单词组合成短语的技术，它可以用于文本分析、自然语言处理等领域。在上述示例中，我们创建了一个大小为2的ngram，将每个句子中的连续两个单词组合成一个短语。输出结果将包含每个句子的ngram列表。
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