自然语言处理（NLP）基础知识分享系列（3）.ipynb

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  {
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   "id": "bca10ae2",
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   "source": [
    "## `中文的分词和文档的数字表示`"
   ]
  },
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   "source": [
    "要让电脑或是任何NLP 模型理解一篇新闻标题在说什么，我们不能将自己已经非常习惯的语言文字直接扔给电脑，而是要转换成它熟悉的形式：数字。 \n",
    "\n",
    "### 中文的分词 \n",
    "\n",
    "这里我们将一篇新闻标题视为一个“文档”，在中文的语言特征里，文档的基本单位主要由词构成。不同于英文的是，中文句子中没有词的界限，因此进行中文文档的数字表示时，通常需要先做分词以及词的编码。 \n",
    "常见的基于中文分词算法有：正向最大匹配法、逆向最大匹配法、双向匹配法、最优匹配法、联想-回溯法等。\t\n",
    "\n",
    "借助 **Jieba** 这个中文分词工具，可以轻松实现中文的分词。 "
   ]
  },
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     "name": "stderr",
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     "text": [
      "Building prefix dict from the default dictionary ...\n",
      "Loading model from cache C:\\Users\\HP\\AppData\\Local\\Temp\\jieba.cache\n",
      "Loading model cost 0.677 seconds.\n",
      "Prefix dict has been built successfully.\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[pair('一片', 'm'),\n",
       " pair('大蒜', 'n'),\n",
       " pair('轻松', 'a'),\n",
       " pair('鉴别', 'v'),\n",
       " pair('地沟油', 'n')]"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import jieba.posseg as pseg   \n",
    "\n",
    "text = '一片大蒜轻松鉴别地沟油'  \n",
    "words = pseg . cut ( text ) \n",
    "[ word for word in words ]  "
   ]
  },
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   "source": [
    "TRAIN_CSV_PATH = \"./train.csv\" \n",
    "import pandas as pd \n",
    "train = pd . read_csv ( TRAIN_CSV_PATH , index_col = 0 ) \n",
    "cols = [ 'title1_zh' , 'title2_zh' , 'label' ] \n",
    "train = train . loc [:, cols ] "
   ]
  },
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   "execution_count": 3,
   "id": "678236b7",
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "id\n",
       "48473     True\n",
       "64312     True\n",
       "220922    True\n",
       "243368    True\n",
       "247695    True\n",
       "259536    True\n",
       "291779    True\n",
       "Name: title2_zh, dtype: bool"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "train_nan = train[train[['title1_zh','title2_zh']].isnull().any(axis=1)] #训练集空值检查 \n",
    "train_nan['title2_zh'].apply(lambda x: pd.isna(x)) "
   ]
  },
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   "id": "150a105c",
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   "source": [
    "我们可以利用 **Pandas** 的 **apply** 函数，将一个自定义的函数 **jieba_tokenizer** 套用到所有新闻标题A 以及B 之上，做文本分词： "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "61f40094",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def jieba_tokenizer ( text ): \n",
    "     if not(pd.isna(text)): \n",
    "            words = pseg . cut ( text ) \n",
    "            return ' ' . join ([ word for word , flag in words if flag != 'x' ]) ##标点符号去除 \n",
    "     return ' ' \n",
    "\n",
    "train [ 'title1_tokenized' ] = \\\n",
    "     train . loc [:, 'title1_zh' ] \\\n",
    "          . apply ( jieba_tokenizer ) \n",
    "train [ 'title2_tokenized' ] = \\\n",
    "     train . loc [:, 'title2_zh' ] \\\n",
    "          . apply ( jieba_tokenizer )  "
   ]
  },
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   "cell_type": "markdown",
   "id": "40fc4029",
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   "source": [
    "分词过程出乎意料的漫长，我们用 **pickle** 把结果持久化保存下来，以便之后可以继续快速使用。 "
   ]
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    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>title1_zh</th>\n",
       "      <th>title2_zh</th>\n",
       "      <th>label</th>\n",
       "      <th>title1_tokenized</th>\n",
       "      <th>title2_tokenized</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>id</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>2017养老保险又新增两项，农村老人人人可申领，你领到了吗</td>\n",
       "      <td>警方辟谣“鸟巢大会每人领5万” 仍有老人坚持进京</td>\n",
       "      <td>unrelated</td>\n",
       "      <td>2017 养老保险 又 新增 两项 农村 老人 人人 可 申领 你 领到 了 吗</td>\n",
       "      <td>警方 辟谣 鸟巢 大会 每人 领 5 万 仍 有 老人 坚持 进京</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>\"你不来深圳，早晚你儿子也要来\"，不出10年深圳人均GDP将超香港</td>\n",
       "      <td>深圳GDP首超香港？深圳统计局辟谣：只是差距在缩小</td>\n",
       "      <td>unrelated</td>\n",
       "      <td>你 不 来 深圳 早晚 你 儿子 也 要 来 不出 10 年 深圳 人均 GDP 将 超 香港</td>\n",
       "      <td>深圳 GDP 首 超 香港 深圳 统计局 辟谣 只是 差距 在 缩小</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                            title1_zh                  title2_zh      label  \\\n",
       "id                                                                            \n",
       "0       2017养老保险又新增两项，农村老人人人可申领，你领到了吗   警方辟谣“鸟巢大会每人领5万” 仍有老人坚持进京  unrelated   \n",
       "3   \"你不来深圳，早晚你儿子也要来\"，不出10年深圳人均GDP将超香港  深圳GDP首超香港？深圳统计局辟谣：只是差距在缩小  unrelated   \n",
       "\n",
       "                                   title1_tokenized  \\\n",
       "id                                                    \n",
       "0          2017 养老保险 又 新增 两项 农村 老人 人人 可 申领 你 领到 了 吗   \n",
       "3   你 不 来 深圳 早晚 你 儿子 也 要 来 不出 10 年 深圳 人均 GDP 将 超 香港   \n",
       "\n",
       "                      title2_tokenized  \n",
       "id                                      \n",
       "0    警方 辟谣 鸟巢 大会 每人 领 5 万 仍 有 老人 坚持 进京  \n",
       "3   深圳 GDP 首 超 香港 深圳 统计局 辟谣 只是 差距 在 缩小  "
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import pickle \n",
    " \n",
    "pkl_file = open('./save_file', 'wb') \n",
    "pickle.dump(train,pkl_file,pickle.HIGHEST_PROTOCOL) \n",
    "pkl_file.close() \n",
    " \n",
    "pkl_file_rb = open(r'./save_file', 'rb') \n",
    "new_data =pickle.load(pkl_file_rb) \n",
    "new_data.head(2) "
   ]
  },
  {
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   "id": "901f9abb",
   "metadata": {},
   "source": [
    "---\n",
    "下面一段内容我们先从李孟博士的博客里绕开，尝试一些更为简洁的NLP方法。 \n",
    "\n",
    "### TF-IDF文档向量表示\n",
    "\n",
    "完成分词之后，就可以进行文档的数字化表示。 \n",
    "可用的方法有很多，我们首先从常用的 TF-IDF文档向量表示方法入手。TF-IDF是一种向量空间模型（VSM：Vector Space Model），VSM中每个文档d可以用词典标引项向量来表示V(d)=(W1,W2,...Wm)，Wi对应第i个标引词的权重。 \n",
    "VSM中权重的计算有：布尔权重（下图中的示例，仅标识文档中是否包含某词）、词频权重、TF-IDF权重、熵权重等，其中最广泛采用的便是TF-IDF权重。 \n",
    "\n",
    "![这是图片](imgs/photo1.jpg \"bool-weight\")\n",
    "\n",
    "TF-IDF的主要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。 \n",
    "    TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。 \n",
    "    IDF逆文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是：如果包含词条的文档越少，IDF越大，则说明词条具有很好的类别区分能力。 \n",
    "      将TF和IDF相乘，形成TF-IDF度量：TF-IDF（d,t）= TF(d,t) * IDF(t) 。 \n",
    " \n",
    "我们可以使用 **sklearn** 包中的 **TfidfVectorizer** 函数实现文档的TF-IDF向量化表示。 "
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "id": "13c8d686",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['2017 养老保险 又 新增 两项 农村 老人 人人 可 申领 你 领到 了 吗',\n",
       " '你 不 来 深圳 早晚 你 儿子 也 要 来 不出 10 年 深圳 人均 GDP 将 超 香港',\n",
       " '你 不 来 深圳 早晚 你 儿子 也 要 来 不出 10 年 深圳 人均 GDP 将 超 香港',\n",
       " '你 不 来 深圳 早晚 你 儿子 也 要 来 不出 10 年 深圳 人均 GDP 将 超 香港',\n",
       " '用 大蒜 鉴别 地沟油 的 方法 怎么 鉴别 地沟油',\n",
       " '你 不 来 深圳 早晚 你 儿子 也 要 来 不出 10 年 深圳 人均 GDP 将 超 香港',\n",
       " '吃 榴莲 的 禁忌 吃 错会 致命',\n",
       " '你 不 来 深圳 早晚 你 儿子 也 要 来 不出 10 年 深圳 人均 GDP 将 超 香港',\n",
       " '旅行 青蛙 居然 是 一款 生育 意愿 测试 器 大家 还是 玩 珠宝 V 课 吧',\n",
       " '用 大蒜 鉴别 地沟油 的 方法 怎么 鉴别 地沟油',\n",
       " '用 大蒜 鉴别 地沟油 的 方法 怎么 鉴别 地沟油',\n",
       " '用 大蒜 鉴别 地沟油 的 方法 怎么 鉴别 地沟油',\n",
       " '用 大蒜 鉴别 地沟油 的 方法 怎么 鉴别 地沟油',\n",
       " '用 大蒜 鉴别 地沟油 的 方法 怎么 鉴别 地沟油',\n",
       " '飞机 就要 起飞 一个 男人 在 机舱 口 跪下 这 是 今天 最 催泪 的 一幕',\n",
       " '飞机 就要 起飞 一个 男人 在 机舱 口 跪下 这 是 最 催泪 的 一幕',\n",
       " '男人 在 机舱 口 跪下 原来 一切 都 只 因为 爱',\n",
       " '飞机 就要 起飞 一个 男人 在 机舱 口 跪下 这 是 今天 最 催泪 的 一幕',\n",
       " '飞机 就要 起飞 一个 男人 在 机舱 口 跪下 这 是 见 过 最 催泪 的 一幕',\n",
       " '健康 过大年 还 在 逗 孩子 喝酒 儿童 喝酒 的 危害 多 大 你 知道 吗',\n",
       " '健康 过大年 还 在 逗 孩子 喝酒 儿童 喝酒 的 危害 多 大 你 知道 吗',\n",
       " '健康 过大年 还 在 逗 孩子 喝酒 儿童 喝酒 的 危害 多 大 你 知道 吗',\n",
       " '农民 铜川市 耀州区 农民 每亩 地 补助 多少 钱',\n",
       " '农民 铜川市 耀州区 农民 每亩 地 补助 多少 钱',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
       " '吃秀 美好 的 一天 从 早餐 开始 续集 这 会 灯 好多 上 个 一会 黑 一会 白 本来 皮肤 就 黄',\n",
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       " '旅行 化妆包 专 治疗 颈椎病 腰间盘 突出 中药 泡酒 喝',\n",
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       " '秋 补 菠菜 能 补铁 补血 吗',\n",
       " '秋 补 啤酒肚 和 喝啤酒 有 关系 吗',\n",
       " '爱自拍 影响 智商 我 说 类 怎么 越来越 聪明 了',\n",
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       " '10 年 颈椎 富贵 包难 消 一杯 白酒 配 艾草 消除 颈椎 疾病 快 收藏',\n",
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       " '10 年 颈椎病 痛苦 经历 竟然 被 一把 玉米 给 治好 了 7 天 去 根 不 复发',\n",
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       " '10 月 17 号 起 驾驶证 替人 销分 惩罚 已 全面实施 被 查住 扣 12 分罚 5000',\n",
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       " '10 月 17 日 起 驾驶证 替人 销分 新规 实施 一经 发现 扣 12 分罚 5000',\n",
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       " '10 月 18 日本 东京 惊现 神秘 UFO 外星人 来 地球 予以 何为',\n",
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       " '10 月 1 号 起 这 种 东西 切记 不要 放车 内 被 交警 发现 将 罚款',\n",
       " '10 月 1 日 新 规 出台 后 驾驶证 代扣 分 已经 行不通 了',\n",
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       " '10 月 1 日 起 城管 摊贩 一家人 接下来 只 需 农户 持证 上岗 了解 下 吧',\n",
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       " '10 月 1 日 起 农民 进城 摆摊 合法化 不再 属于 无证 经营 了',\n",
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       " '10 月 1 日 起 农民 进城 摆摊 售 农产品 合法化 农民 可以 放心 经营 了',\n",
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       " '10 月 1 日 起 执行 驾照 新规 机动车 驾驶 人 考试 将 会 增加 科目 五',\n",
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       " '10 月 8 日 平阴 往 黑风口 路段 连环撞 车 造成 16 死 27 伤 挖掘机 正在 清理 现场',\n",
       " '10 月 6 日 起 驾驶证 替人 消分 新 规将 正式 执行 以后 开车 要 注意',\n",
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       " '10 月份 开始 驾驶证 替人 销分 新 规将 正式 实施 以后 开车 要 注意',\n",
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       " '10 月份 农村 冬季 取暖 补助 大致 分为 4 个 标准 以下 农民 可以 领取',\n",
       " '10 月 财政支出 首 现年 内 负增长 去年 地方 基数 太 高',\n",
       " '10 月 起 农村 退伍军人 高额 补贴 来 了 千万 别错过 了',\n",
       " '10 月 股票 基金 平均 涨 2.12 商品 基金 下跌 2.26',\n",
       " '10 月 起 小排量 汽车 车购税 减半 征收 已 购车 未 缴税 不能 享受',\n",
       " '10 款 美味 饼干 功效 推荐 养胃 促 消化 无糖 均衡 营养 早餐 零食 均 可',\n",
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       " '10 相克 食物 与 10 个 相宜 食物 值得 收藏',\n",
       " '10 种 全世界 最毒 的 食物 有 一样 我们 经常 吃',\n",
       " '10 点 19 分 内蒙古 锡盟 东乌旗 发生 地壳 推移 这 是 人类 第一次',\n",
       " '10 种 变态 的 增高 方法 想 不长 都 难',\n",
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       " '10 种 室内 可以 帮助 我们 去 除甲醛 的 植物 快 来 看看 你家 有没有',\n",
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       " '11 月 27 日 沧州 红黄蓝 幼儿园 爆出 虐 童 事件 老师 被 带走 虐 童 事件 频发 该 如何 防范',\n",
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       " '11 月 4 日 起 汽车 年 审新 规 正式 施行 取消 6 项 收费 车主 互相 告知',\n",
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       " '11 月 中国 手机 市场 出货量 暴跌 20 智能手机 为何 卖 不动 了',\n",
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       " '11 月份 之前 除了 这些 特殊 人 农民 每人 还 得 缴纳 一笔 费用',\n",
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       " '11 月份 起 这 6 项 资金 开始 下发 请 农民 朋友 互相 转告',\n",
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       " '11 月 西安 房价 环比 上涨 0.5 2018 年 西安 房价 会 暴跌 吗',\n",
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       " '12 日 科技 精选 对于 联想 把 5 G 的 票 投给 高通 华为 微弱 劣势 丢失 了 标准 你 怎么 看',\n",
       " '12 日 科技 精选 对于 联想 把 5 G 的 票 投给 高通 华为 微弱 劣势 丢失 了 标准 你 怎么 看',\n",
       " '12 日 科技 精选 对于 联想 把 5 G 的 票 投给 高通 华为 微弱 劣势 丢失 了 标准 你 怎么 看',\n",
       " '12 日 科技 精选 对于 联想 把 5 G 的 票 投给 高通 华为 微弱 劣势 丢失 了 标准 你 怎么 看',\n",
       " '12 月 1 号 起 这 14 个 省份 的 农民 有福 了 254.19 亿 福利 你 知道 吗',\n",
       " '12 日 科技 精选 对于 联想 把 5 G 的 票 投给 高通 华为 微弱 劣势 丢失 了 标准 你 怎么 看',\n",
       " '12 月 1 号 起 这 14 个 省份 的 农民 有福 了 254.19 亿 福利 你 知道 吗',\n",
       " '12 月 1 号 起 这 14 个 省份 的 农民 有福 了 254.19 亿 福利 你 知道 吗',\n",
       " '12 月 1 日 开始 部分 农村 地区 将 取消 9 年 义务教育 实行 15 年 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 开始 部分 农村 地区 将 取消 9 年 义务教育 实行 15 年 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 将 取消 9 年 义务教育 实行 15 年 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 开始 部分 农村 地区 将 取消 9 年 义务教育 实行 15 年 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 丽水 将 全面 取消 农业 户口 统一 登记 为 居民 户口',\n",
       " '12 月 1 日 起 丽水 将 全面 取消 农业 户口 统一 登记 为 居民 户口',\n",
       " '12 月 1 日 起 将 取消 9 年 义务教育 实行 15 年 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 将 取消 9 年 义务教育 实行 15 年 免费 教育 幼儿园 都 免',\n",
       " '12 月 1 日 起 将 取消 9 年 义务教育 实行 15 年 免费 教育 幼儿园 都 免',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 开始 试点 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 开始 试点 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 开始 试点 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 开始 试点 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 开始 试点 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 开始 试点 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 开始 试点 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 开始 试点 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 开始 试点 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 开始 试点 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 开始 试点 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 实行 15 年 免费 教育 取消 9 年 义务教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 实行 15 年 免费 教育 取消 9 年 义务教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 开始 试点 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 将 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 开始 试点 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 实行 15 年 免费 教育 取消 9 年 义务教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 将 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 实行 15 年 免费 教育 取消 9 年 义务教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 将 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
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       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 将 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 将 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 将 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 将 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 将 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
       " '12 月 1 日 起 部分 农村 地区 将 取消 义务教育 实行 免费 教育',\n",
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   "source": [
    "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer \n",
    " \n",
    "corpus = pd.concat([train . title1_tokenized, train . title2_tokenized]) \n",
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       "<641104x67243 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'\n",
       "\twith 5064277 stored elements in Compressed Sparse Row format>"
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    }
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    "vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=1) \n",
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    "我们看到，通过训练得到了一个包含**67243** 个标引词的词典，每个新闻标题被转换为一个67243维的TF-IDF 向量表示。 \n",
    "\n",
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    "好了，就到这儿。 \n"
   ]
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