python-3.x - 不了解 sklearn 的 HashingVectorizer

我正在使用 sklearn.feature_extraction.text 中的 HashingVectorizer 函数，但我不明白它是如何工作的。

我的代码

from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
corpus = [ 'This is the first document.',
'This document is the second document.',
'And this is the third one.',
'Is this the first document?']
vectorizer = HashingVectorizer(n_features=2**3)
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(X)

我的结果

(0, 0)        -0.8944271909999159
(0, 5)        0.4472135954999579
(0, 6)        0.0
(1, 0)        -0.8164965809277261
(1, 3)        0.4082482904638631
(1, 5)        0.4082482904638631
(1, 6)        0.0
(2, 4)        -0.7071067811865475
(2, 5)        0.7071067811865475
(2, 6)        0.0
(3, 0)        -0.8944271909999159
(3, 5)        0.4472135954999579
(3, 6)        0.0

我读了很多关于哈希技巧的论文，比如这篇文章 https://medium.com/value-stream-design/introducing-one-of-the-best-hacks-in-machine-learning-the-hashing-trick-bf6a9c8af18f

我理解这篇文章，但没有看到与上面获得的结果的关系。

你能用简单的例子解释一下 HashingVectorizer 是如何工作的吗

最佳答案

结果是矩阵的 sparse 表示(大小为 4x8)。

print(X.toarray())

输出:

[[-0.89442719  0.          0.          0.          0.          0.4472136
   0.          0.        ]
 [-0.81649658  0.          0.          0.40824829  0.          0.40824829
   0.          0.        ]
 [ 0.          0.          0.          0.         -0.70710678  0.70710678
   0.          0.        ]
 [-0.89442719  0.          0.          0.          0.          0.4472136
   0.          0.        ]]

为了得到一个标记的向量，我们计算它的哈希值并得到矩阵中的列索引。该列是 token 的向量。

关于python-3.x - 不了解 sklearn 的 HashingVectorizer，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56275693/