我有一个数据集，其中一个特征是文本，另外还有4个特征。Sentence-Bert向量化器可以将文本数据转换为张量。我可以将这些稀疏矩阵直接用于机器学习分类器中。我可以用张量替换文本列吗？另外，如何训练模型？以下是我将文本转换为向量的代码。
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/LaBSE')sentence_embeddings = model.encode(X_train['tweet'], convert_to_tensor=True, show_progress_bar=True)sentence_embeddings1 = model.encode(X_test['tweet'], convert_to_tensor=True, show_progress_bar=True)回答：
假设这是你的数据
X_train = pd.DataFrame({ 'tweet':['foo', 'foo', 'bar'], 'feature1':[1, 1, 0], 'feature2':[1, 0, 1],})y_train = [1, 1, 0]你希望使用sklearn API（交叉验证、管道、网格搜索等）。有一个名为ColumnTransformer的工具，它可以使用用户定义的任意函数将pandas数据框架映射到所需的数据！你需要做的是定义一个函数，并从中创建一个官方的sklearn.transformer。
model = SentenceTransformer('mrm8488/bert-tiny-finetuned-squadv2') # 模型名称已更改以节省时间和计算资源 :)embedder = FunctionTransformer(lambda item:model.encode(item, convert_to_tensor=True, show_progress_bar=False).detach().cpu().numpy())之后，你就可以像使用其他转换器一样使用这个转换器，并将你的文本列映射到语义空间，例如：
preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[('embedder', embedder, 'tweet')], remainder='passthrough' )X_train = preprocessor.fit_transform(X_train) # X_train.shape => (len(df), your_transformer_model_hidden_dim + your_features_count)X_train将是你想要的数据。它适合与sklearn生态系统一起使用。
gnb = GaussianNB()gnb.fit(X_train, y_train) 输出：GaussianNB(priors=None, var_smoothing=1e-09)
注意：数值特征和推文嵌入应该属于相同的尺度，否则一些特征会主导其他特征并降低性能
