如何使用scikit-learn对文本数据进行二值化?

我正在使用scikit的tfidf对一些文本数据进行向量化。根据文档,我了解到可以通过将idf和归一化设置为False来获得0/1输出(二进制特征向量?)。所以我尝试了以下代码:

tfidf_vect= TfidfVectorizer(use_idf=False,                            smooth_idf=True,                            sublinear_tf=False,                            ngram_range=(2,2),                            norm=False)

这样特征向量就会是二进制的吗?另一方面,在文档中还有另一个模块可以完成这个任务,即预处理。你有什么关于如何处理这个问题的想法吗?


回答:

TfidfVectorizer有一个名为binary的参数:

tfidf_vect= TfidfVectorizer(use_idf=False,binary=True, norm=False, ngram_range=(2, 2))

这将使特征变成二进制的

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