機器學習之文字特徵抽取

import pandas as pd  

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import countvectorizer
defwork()
:#連線mysql 
con = pymysql.connect(host=
"127.0.0.1"
,user=
"root"
,password=
"密碼"
,db=
"資料庫"
)#查詢
df = pd.read_sql(
"select * from 表"
,con)
# 取出name欄位的所有資料   轉換成numpy型別 再轉成list
content = np.array(df[
'name'])
.tolist(
)    list_a=
for i in content:
#遍歷資料  將每條內容用jieba分詞
con =
' '.join(jieba.lcut(i)
)#將分詞後的資料存進列表
print
(list_a)
#  初始化 countvectorizer      stop_words 新增停用詞 
cv = countvectorizer(stop_words=
['北京'
,'兼職'
,'方向'
,'安卓'
,'工程師'
,'架構師'])
# 處理資料來自jieba分詞後的內容
data = cv.fit_transform(list_a)
#抽取特徵類別  並對內容去重
print
(cv.get_feature_names())
#檢視抽取結果
print
(data.toarray())
work(
)

機器學習之文字特徵抽取

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