1 TF
Term Frequency :衡量一个单词在一个文档中出现的频率，即==该单词在一个文档中出现的次数/该文档中总共的单词数。
2 IDF
Inverse Document Frequency：当一个单词在跨文档中出现多次时，该参数用来降低其作用。 一个单词出现在很少的文档中时，该单词有较高的IDF分。反之，如果一个单词在各文档中出现频繁，该单词就有低的IDF分，如英语单词‘a’、‘is’。
IDF==文档的总数量/该单词出现的文档数量。
3 TF-IDF
TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。TF-IDF分数越高，表示单词在一个文档中出现频繁（TF高），但在跨多文档中出现不是很频繁（IDF高）。
4 CountVectorizer
CountVectorizer 类会将文本中的词语转换为词频矩阵TF。也就是通过分词后将所有的文档中的全部词作为一个字典（就是类似于新华字典这种）。然后将每一行的词用0，1矩阵来表示。并且每一行的长度相同，长度为字典的长度，在词典中存在，置为1，否则，为0。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(min_df=1)
corpus = [ ‘This is the first document.’,
‘This is the second second document.’,
‘And the third one.’,
‘Is this the first document?’,
]
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
feature_name = vectorizer.get_feature_names()
print (X)
print (feature_name)
print (X.toarray())
5 TfidfVectorizer
在TfidfVectorizer中通过fit_transform或fit来实现，词汇表建立，以及词汇表中词项的idf值计算，当然fit_transform更进一步将输入的训练集转换成了VSM矩阵形式。TfidfVectorizer的transform函数用于对测试文本进行向量化表示。表示的过程中用到训练得到的词汇表以及词项的idf值，而tf值由测试文本自身决定，因此一篇和多篇对于单篇文本向量表示没有影响。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, min_df=0.05,
ngram_range=(1, 2),
stop_words=‘english’,max_features=10)#
fitted_vectorizer = tfidf.fit(train_data_tfidf[‘msgs’])
tfidf_vectorizer_vectors = fitted_vectorizer.transform(train_data_tfidf[‘msgs’]).toarray()
5.1 参数：
- input：string{‘filename’, ‘file’, ‘content’}
i. 如果是’filename’，序列作为参数传递给拟合器，预计为文件名列表，这需要读取原始内容进行分析
ii. 如果是’file’，序列项目必须有一个”read“的方法（类似文件的对象），被调用作为获取内存中的字节数
iii. 否则，输入预计为序列串，或字节数据项都预计可直接进行分析。
- encoding：string， ‘utf-8’by default
i. 如果给出要解析的字节或文件，此编码将用于解码
- decode_error: {‘strict’, ‘ignore’, ‘replace’}
i. 如果一个给出的字节序列包含的字符不是给定的编码，指示应该如何去做。默认情况下，它是’strict’，这意味着的UnicodeDecodeError将提高，其他值是’ignore’和’replace’
- strip_accents: {‘ascii’, ‘unicode’, None}
i. 在预处理步骤中去除编码规则(accents)，”ASCII码“是一种快速的方法，仅适用于有一个直接的ASCII字符映射，"unicode"是一个稍慢一些的方法，None（默认）什么都不做
- analyzer：string，{‘word’, ‘char’} or callable
i. 定义特征为词（word）或n-gram字符，如果传递给它的调用被用于抽取未处理输入源文件的特征序列
- preprocessor：callable or None（default）
i. 当保留令牌和”n-gram“生成步骤时，覆盖预处理（字符串变换）的阶段
- tokenizer：callable or None(default)
i. 当保留预处理和n-gram生成步骤时，覆盖字符串令牌步骤
- ngram_range: tuple(min_n, max_n)
i. 要提取的n-gram的n-values的下限和上限范围，在min_n <= n <= max_n区间的n的全部值
- stop_words：string {‘english’}, list, or None(default)
i. 如果未english，用于英语内建的停用词列表
ii. 如果未list，该列表被假定为包含停用词，列表中的所有词都将从令牌中删除
iii. 如果None，不使用停用词。max_df可以被设置为范围[0.7, 1.0)的值，基于内部预料词频来自动检测和过滤停用词
- lowercase：boolean， default True
i. 在令牌标记前转换所有的字符为小写
- token_pattern：string
i. 正则表达式显示了”token“的构成，仅当analyzer == ‘word’时才被使用。两个或多个字母数字字符的正则表达式（标点符号完全被忽略，始终被视为一个标记分隔符）。
- max_df： float in range [0.0, 1.0] or int, optional, 1.0 by default
i. 当构建词汇表时，严格忽略高于给出阈值的文档频率的词条，语料指定的停用词。如果是浮点值，该参数代表文档的比例，整型绝对计数值，如果词汇表不为None，此参数被忽略。
- min_df：float in range [0.0, 1.0] or int, optional, 1.0 by default
当构建词汇表时，严格忽略低于给出阈值的文档频率的词条，语料指定的停用词。如果是浮点值，该参数代表文档的比例，整型绝对计数值，如果词汇表不为None，此参数被忽略。
- max_features： optional， None by default
i. 如果不为None，构建一个词汇表，仅考虑max_features–按语料词频排序，如果词汇表不为None，这个参数被忽略
- vocabulary：Mapping or iterable， optional
i. 也是一个映射（Map）（例如，字典），其中键是词条而值是在特征矩阵中索引，或词条中的迭代器。如果没有给出，词汇表被确定来自输入文件。在映射中索引不能有重复，并且不能在0到最大索引值之间有间断。
- binary：boolean， False by default
i. 如果未True，所有非零计数被设置为1，这对于离散概率模型是有用的，建立二元事件模型，而不是整型计数
- dtype：type， optional
i. 通过fit_transform()或transform()返回矩阵的类型
- norm：‘l1’, ‘l2’, or None,optional
i. 范数用于标准化词条向量。None为不归一化
- use_idf：boolean， optional
i. 启动inverse-document-frequency重新计算权重
- smooth_idf：boolean，optional
i. 通过加1到文档频率平滑idf权重，为防止除零，加入一个额外的文档
- sublinear_tf：boolean， optional
i. 应用线性缩放TF，例如，使用1+log(tf)覆盖tf