在数据科学领域，将文本数据转换为数值特征是机器学习模型处理文本数据的第一步。本文将详细介绍如何使用Python实现词袋模型（Bag-Of-Words），并将其结果与Scikit-learn库中的CountVectorizer进行比较。词袋模型是一种将文本转换为固定长度向量的方法，通过计算文档中每个词的出现次数来实现。这种方法不考虑词的顺序和结构，只关注词是否出现在文档中，因此得名“词袋模型”。
让通过一个简单的例子来理解上述概念。假设对《权力的游戏》的评论进行分析：
评论1：《权力的游戏》是一部令人惊叹的电视剧！
评论2：《权力的游戏》是最佳电视剧！
评论3：《权力的游戏》太棒了。
在表格中，展示了如何获得词袋模型方法的所有计算结果：每一行对应一个不同的评论，而列是三个文档中包含的唯一词。
首先，需要导入必要的库并定义包含评论的变量：
import pandas as pd
import numpy as np
import collections
import re
doc1 = '《权力的游戏》是一部令人惊叹的电视剧！'
doc2 = '《权力的游戏》是最佳电视剧！'
doc3 = '《权力的游戏》太棒了'
# 文本预处理，去除标点符号，将字符串转换为单词列表
l_doc1 = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9]", " ", doc1.lower()).split()
l_doc2 = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9]", " ", doc2.lower()).split()
l_doc3 = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9]", " ", doc3.lower()).split()
接下来，获得词汇表，即在三个评论中找到的唯一词。然后，定义一个函数来提取每个文档的特征。
def calculateBOW(wordset, l_doc):
tf_diz = dict.fromkeys(wordset, 0)
for word in l_doc:
tf_diz[word] = l_doc.count(word)
return tf_diz
# 获取每个评论的词袋模型表示
wordset = set(word for doc in [l_doc1, l_doc2, l_doc3] for word in doc)
bow1 = calculateBOW(wordset, l_doc1)
bow2 = calculateBOW(wordset, l_doc2)
bow3 = calculateBOW(wordset, l_doc3)
df_bow = pd.DataFrame([bow1, bow2, bow3])
df_bow.head()
通过上述代码，得到了每个评论的词袋模型表示。最终，得到了一个数据框，其中每一行对应于每个文档提取的特征。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform([doc1, doc2, doc3])
df_bow_sklearn = pd.DataFrame(X.toarray(), columns=vectorizer.get_feature_names())
df_bow_sklearn.head()