① tfidf_transfromer = Tfidftransformer()是什麼意思

你這個寫法有問題，這樣得到的是函數的返回值。在python里，可以把函數賦值給一個變數，python的變數指向的是一個內存段地址，它可以是任何對象，當你把對象賦值給一個變數，這個變數就指向了這個對象的地址，表面上看，這個變數就變成了那個對象。在閉包操作中很常見。

② python怎樣對tfidf計算出來的權值進行排序'

度|1.使用python+selenium分析dom結構爬取網路|互動網路文本摘要信息；
2.使用jieba結巴分詞對文本進行中文分詞，同時插入字典關於關鍵詞；
3.scikit-learn對文本內容進行tfidf計算並構造N*M矩陣(N個文檔 M個特徵詞)；
4.再使用K-means進行文本聚類(省略特徵詞過來降維過程);
5.最後對聚類的結果進行簡單的文本處理，按類簇歸類，也可以計算P/R/F特徵值；
6.總結這篇論文及K-means的缺點及知識圖譜的一些內容。

③ python tfidf怎麼加df限制

1.使用python+selenium分析dom結構爬取網路|互動網路文本摘要信息；2.使用jieba結巴分詞對文本進行中文分詞，同時插入字典關於關鍵詞；3.scikit-learn對文本內容進行tfidf計算並構造N*M矩陣(N個文檔M個特徵詞)；4.再使用K-means進行文本聚類(省略特徵詞過來降維過程);5.最後對聚類的結果進行簡單的文本處理，按類簇歸類，也可以計算P/R/F特徵值；6.總結這篇論文及K-means的缺點及知識圖譜的一些內容。

④ python 中關於如何使用fit_tranform(X_train)做實驗，本人的訓練集是中文的字元竄,

X_train是二維的，表示多組特徵值，每一組有好幾個特徵值。
那個warning提示是說代碼中有0除危險，看一下哪句除法的分母可能是0，要保證它不會出現除以0的情況。

⑤ 用python採用tfidf實現從多個文本文檔中選出特徵詞應該怎樣實現

爬蟲主要通過Python+Selenium+Phantomjs實現，爬取網路和互動網路旅遊景點信息，其中爬取網路代碼如下。核心代碼如下：driver.find_elements_by_xpath("//div[@class='lemma-summary']/div")PS：Selenium更多應用於自動化測試，推薦Python爬蟲使用scrapy等開源工具。

⑥ 能夠用於tf-idf的語料庫(python學習).

您好，推薦使用CRAFT語料庫
CRAFT(Colorado Richly Annotated Full-Text)語料庫，中文名科羅拉多豐富語料注釋庫。CRAFT收錄了97篇可公開獲取全文的生物醫學期刊文獻，並將這些文章在語義和句法上都作了詳盡的注釋以作為自然語言處理(NLP)社區的生物醫學研究資源。CRAFT基於9個常用的生物醫學本體，從這97篇文獻中識別了所有的生物學實體，這些本體包括：細胞類型本體，小分子化合物本體(CHEBI)，NCBI分類法，蛋白質本體，序列本體，Entrez Gene資料庫的條目，以及基因本體(Gene Ontology)的三個子條目。CRAFT語料庫已被廣泛應用於對文本挖掘工具的性能測試中。當然也可以用於TF-IDF方法。
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一種用於信息檢索與數據挖掘的常用加權技術。TF意思是詞頻(Term Frequency)，IDF意思是逆文本頻率指數(Inverse Document Frequency)。TF-IDF是一種統計方法，用以評估一字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現的次數成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現的頻率成反比下降。TF-IDF加權的各種形式常被搜索引擎應用，作為文件與用戶查詢之間相關程度的度量或評級。

⑦ python 作tfidfvectorizer時可以自己給定詞嗎

Scikit-learn是一個用於數據挖掘和數據分析的簡單且有效的工具，它是基於Python的機器學習模塊，基版於BSD開源許可證。
Scikit-learn的基本功能主權要被分為六個部分：分類(Classification)、回歸(Regression)、聚類(Clustering)、數據降維(Dimensionality rection)、模型選擇(Model selection)、數據預處理(Preprocessing)。
Scikit-Learn中的機器學習模型非常豐富，包括SVM，決策樹，GBDT，KNN等等，可以根據問題的類型選擇合適的模型，具體可以參考官網文檔，推薦大家從官網中下載資源、模塊、文檔進行學習。