在浏览Tensorflow Transform的文档时，我发现了用于执行TD-IDF的函数。

tft.tfidf(    x, vocab_size, smooth=True, name=None)

由于文档没有提供如何执行TD-IDF的示例，我尝试使用example_string

example_strings=[["I", "like", "pie", "pie", "pie"], ["yum", "yum", "pie"]]

和一个1000的词汇大小（只是一个随机数字），但下面的代码给我返回了一个属性错误。

tft.tfidf(example_strings, vocab_size=1000)

AttributeError: ‘list’ object has no attribute ‘indices’

请帮助我解决这个问题，因为我对Tensorflow变换操作还不太熟悉。

回答：

如果你想使用TFT计算tfidf（这里有一个示例），你可以这样做

example_strings = ["I like pie pie pie", "yum yum pie"]VOCAB_SIZE = 100tf.compat.v1.disable_eager_execution()tokens = tf.compat.v1.string_split(example_strings)indices = tft.compute_and_apply_vocabulary(tokens, top_k=VOCAB_SIZE)bow_indices, weight = tft.tfidf(indices, VOCAB_SIZE + 1)

否则，你也可以使用TF的Tokenizer：

tk = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=VOCAB_SIZE)tk.fit_on_texts(example_strings)tk.sequences_to_matrix(tk.texts_to_sequences(example_strings), mode='tfidf')