用于词袋方法的 Scikit-learn CountVectorizer 目前提供了两个子选项:(a) 使用自定义词汇表 (b) 如果自定义词汇表不可用，则它会根据出现在语料库。
我的问题:我们能否指定一个自定义词汇表作为开始，但确保在处理语料库时看到新词时更新它。我假设这是可行的，因为矩阵是通过稀疏表示存储的。
用处:在必须向训练数据中添加额外文档且不必从头开始的情况下，它会有所帮助。
最佳答案
不，目前这是不可能的。这也不是“可行的”，原因如下。
CountVectorizer 和 TfidfVectorizer 旨在将文本文档转换为向量。这些向量都需要具有相同数量的元素，这又等于词汇表的大小，因为该约定在所有 scikit-learn 代码中根深蒂固。如果允许词汇表增长，那么在不同时间产生的向量具有不同的长度。这会影响例如在此类向量上训练的线性(或其他参数)分类器中的参数数量，然后也需要能够增长。它影响 k-means 和降维类。它甚至会影响像矩阵乘法这样简单的事情，不再可以通过简单调用 NumPy 的 dot 例程来处理，而是需要自定义代码。换句话说，除非您采用 所有 scikit-learn 来处理结果，否则在向量化器中允许这种灵 active 毫无意义。
虽然这是可能的，但我(作为核心 scikit-learn 开发人员)会强烈反对这种变化，因为它会使代码变得非常复杂，可能会变慢，而且即使它可以工作，也无法区分“不断增长的词汇量”和用户以错误方式传递数据的更常见情况，因此维数出现错误。
如果您想分批输入数据，则可以使用 HashingVectorizer(无词汇)或对数据进行两次遍历以预先收集词汇。
关于python - 在 scikit-learn 中向文本向量化器添加新词，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19945334/