我想基于无法容纳在内存中的语料库构建tf-idf模型。我阅读了本教程，但语料库似乎是立即加载的:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = ["doc1", "doc2", "doc3"]
vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=1)
vectorizer.fit(corpus)
我想知道是否可以将文档一次一个地加载到内存中，而不是全部加载。
最佳答案
是的，您可以，只需使您的语料库成为迭代器即可。例如，如果您的文档位于光盘上，则可以定义一个迭代器，该迭代器将文件名列表作为参数，然后逐个返回文档，而无需立即将所有内容加载到内存中。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def make_corpus(doc_files):
for doc in doc_files:
yield load_doc_from_file(doc) #load_doc_from_file is a custom function for loading a doc from file
file_list = ... # list of files you want to load
corpus = make_corpus(file_list)
vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=1)
vectorizer.fit(corpus)
关于scikit-learn - TfidfVectorizer用于无法容纳在内存中的语料库，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16453855/