TfIdfVectorizer¶
TfIdfVectorizer - 9¶
版本¶
域:
main起始版本:
9函数:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推理:
True
此版本算子自版本 9 起可用。
摘要¶
此转换从输入序列中提取 n-gram 并将其保存为向量。输入可以是 1 维或 2 维张量。对于 1 维输入，输出是该输入的 n-gram 表示。对于 2 维输入，输出也是一个 2 维张量，其第 i 行是第 i 个输入行的 n-gram 表示。更具体地说，如果输入形状是 [C]，则相应的输出形状将是 [max(ngram_indexes) + 1]。如果输入形状是 [N, C]，则此算子产生一个 [N, max(ngram_indexes) + 1] 张量。
与标准的 n-gram 提取不同，在这里，从原始序列中提取 n-gram 的索引不一定是连续的数字。索引之间的不连续性由跳过次数控制。如果跳过次数为 2，则在扫描原始序列时应跳过两个标记。让我们考虑一个例子。假设输入序列是 [94, 17, 36, 12, 28]，跳过次数是 2。相关的 2-gram 是 [94, 12] 和 [17, 28]，分别由 [0, 3] 和 [1, 4] 索引。如果跳过次数变为 0，生成的 2-gram 是 [94, 17]、[17, 36]、[36, 12]、[12, 28]，分别由 [0, 1]、[1, 2]、[2, 3]、[3, 4] 索引。
输出向量（表示为 Y）存储每个 n-gram 的计数；Y[ngram_indexes[i]] 表示找到第 i 个 n-gram 的次数。属性 ngram_indexes 用于确定索引 i 与相应 n-gram 输出坐标之间的映射。如果 pool_int64s 是 [94, 17, 17, 36]，ngram_indexes 是 [1, 0]，ngram_counts=[0, 0]，则 Y[0]（Y 中的第一个元素）和 Y[1]（Y 中的第二个元素）分别是 [17, 36] 和 [94, 17] 的计数。在 pool_strings/pool_int64s 中找不到的 n-gram 应该被忽略，并且对输出没有影响。请注意，在生成 n-gram 时，我们可以考虑所有跳过次数小于等于 S 的情况。
上述示例在 mode 为“TF”时成立。如果 mode 为“IDF”，则所有大于 1 的计数将被截断为 1，并且 weights 中的第 i 个元素将用于（通过乘法）缩放 pool 中第 i 个 n-gram 的计数。如果 mode 为“TFIDF”，此算子首先计算所有 n-gram 的计数，然后根据 weights 属性中的相关值对其进行缩放。
pool_strings 和 pool_int64s 中只能设置一个。如果设置了 pool_int64s，输入应该是整数张量。如果设置了 pool_strings，输入必须是字符串张量。
属性¶
max_gram_length - INT （必需）
最大 n-gram 长度。如果此值为 3，则将使用 3-gram 生成输出。
max_skip_count - INT （必需）
从 X 构建 n-gram 时要跳过的最大项目数（整数/字符串）。如果 max_skip_count=1，min_gram_length=2，max_gram_length=3，则此算子可能会生成 skip_count=0 和 skip_count=1 的 2-gram，以及 skip_count=0 和 skip_count=1 的 3-gram
min_gram_length - INT （必需）
最小 n-gram 长度。如果此值为 2 且 max_gram_length 为 3，输出可能包含 2-gram 和 3-gram 的计数。
mode - STRING （必需）
权重标准。可以是“TF”（词频）、“IDF”（逆文档频率）和“TFIDF”（TF 和 IDF 的组合）之一
ngram_counts - INTS （必需）
pool 中 1-gram、2-gram 等的起始索引。在确定两个连续的 n-gram 集合之间的边界时很有用。例如，如果 ngram_counts 是 [0, 17, 36]，则 pool 中 1-gram/2-gram/3-gram 的第一个索引（从零开始）是 0/17/36。这种格式本质上与 CSR（或 CSC）稀疏矩阵格式相同，我们选择使用这种格式是由于其流行性。
ngram_indexes - INTS （必需）
int64 列表（类型：AttributeProto::INTS）。此列表与指定的“pool_*”属性并行。ngram_indexes 中的第 i 个元素表示输出张量中第 i 个 n-gram 的坐标。
pool_int64s - INTS :
从训练集中学到的 int64 n-gram 列表。此属性或 pool_strings 属性必须存在，但不能同时存在。它是一个 1 维张量，以所有 1-gram 集合开始，以 n-gram 集合结束。pool 中的第 i 个元素存储应该映射到输出向量中 ngram_indexes[i] 坐标的 n-gram。
pool_strings - STRINGS :
从训练集中学到的字符串 n-gram 列表。此属性或 pool_int64s 属性必须存在，但不能同时存在。它是一个 1 维张量，以所有 1-gram 集合开始，以 n-gram 集合结束。pool 中的第 i 个元素存储应该映射到输出向量中 ngram_indexes[i] 坐标的 n-gram。
weights - FLOATS :
浮点数列表。此属性存储 pool 中每个 n-gram 的权重。weights 中的第 i 个元素是 pool 中第 i 个 n-gram 的权重。其长度等于 ngram_indexes 的大小。默认情况下，weights 是全一张量。此属性在 mode 为“IDF”或“TFIDF”时用于缩放相关的词计数。
输入¶
X （异构）- T
用于 n-gram 提取的输入
输出¶
Y （异构）- T1
N-gram 结果
类型约束¶
T 在 (
tensor(int32),tensor(int64),tensor(string))输入是 UTF-8 字符串或 int32/int64
T1 在 (
tensor(float))1 维浮点数张量