Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.nlp.DocHashCountVectorizerPredictBatchOp
Python 类名：DocHashCountVectorizerPredictBatchOp
根据文本中词语的特征信息，将每条文本转化为固定长度的稀疏向量。
在转换时，每个词语会通过哈希函数映射到稀疏向量的一个索引值，映射到同一个索引值的多个词语将看作同一个词语来统计特征信息。
该组件是预测组件，需要配合训练组件 DocHashCountVectorizerTrainBatchOp 使用。
| 名称 | 中文名称 | 描述 | 类型 | 是否必须？ | 取值范围 | 默认值 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| selectedCol | 选中的列名 | 计算列对应的列名 | String | ✓ | 所选列类型为 [STRING] | |
| modelFilePath | 模型的文件路径 | 模型的文件路径 | String | null | ||
| outputCol | 输出结果列 | 输出结果列列名，可选，默认null | String | null | ||
| reservedCols | 算法保留列名 | 算法保留列 | String[] | null | ||
| numThreads | 组件多线程线程个数 | 组件多线程线程个数 | Integer | 1 |
from pyalink.alink import *
import pandas as pd
useLocalEnv(1)
df = pd.DataFrame([
[0, u'二手旧书:医学电磁成像'],
[1, u'二手美国文学选读（ 下册 ）李宜燮南开大学出版社 9787310003969'],
[2, u'二手正版图解象棋入门/谢恩思主编/华龄出版社'],
[3, u'二手中国糖尿病文献索引'],
[4, u'二手郁达夫文集（ 国内版 ）全十二册馆藏书']
])
inOp1 = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr='id int, text string')
segment = SegmentBatchOp().setSelectedCol("text").linkFrom(inOp1)
train = DocHashCountVectorizerTrainBatchOp().setSelectedCol("text").linkFrom(segment)
predictBatch = DocHashCountVectorizerPredictBatchOp().setSelectedCol("text").linkFrom(train, segment)
train.lazyPrint(-1)
predictBatch.print()
import org.apache.flink.types.Row;
import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.nlp.DocHashCountVectorizerPredictBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.nlp.DocHashCountVectorizerTrainBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.nlp.SegmentBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class DocHashCountVectorizerPredictBatchOpTest {
@Test
public void testDocHashCountVectorizerPredictBatchOp() throws Exception {
List <Row> df = Arrays.asList(
Row.of(0, "二手旧书:医学电磁成像"),
Row.of(1, "二手美国文学选读（ 下册 ）李宜燮南开大学出版社 9787310003969"),
Row.of(2, "二手正版图解象棋入门/谢恩思主编/华龄出版社"),
Row.of(3, "二手中国糖尿病文献索引"),
Row.of(4, "二手郁达夫文集（ 国内版 ）全十二册馆藏书")
);
BatchOperator <?> inOp1 = new MemSourceBatchOp(df, "id int, text string");
BatchOperator <?> segment = new SegmentBatchOp().setSelectedCol("text").linkFrom(inOp1);
BatchOperator <?> train = new DocHashCountVectorizerTrainBatchOp().setSelectedCol("text").linkFrom(segment);
BatchOperator <?> predictBatch = new DocHashCountVectorizerPredictBatchOp().setSelectedCol("text").linkFrom(
train, segment);
train.lazyPrint(-1);
predictBatch.print();
}
}
| model_id | model_info |
|---|---|
| 0 | {“numFeatures”:“262144”,“minTF”:“1.0”,“featureType”:“"WORD_COUNT"”} |
| 1048576 | {“0”:-0.6061358035703156,“37505”:1.0986122886681098,“180035”:1.0986122886681098,“214785”:1.0986122886681098,“195777”:1.0986122886681098,“181703”:1.0986122886681098,“216139”:0.6931471805599453,“226698”:1.0986122886681098,“10121”:1.0986122886681098,“261064”:1.0986122886681098,“126159”:1.0986122886681098,“251090”:1.0986122886681098,“46743”:1.0986122886681098,“219988”:1.0986122886681098,“206232”:0.0,“162140”:1.0986122886681098,“87711”:1.0986122886681098,“259932”:1.0986122886681098,“257763”:1.0986122886681098,“119456”:1.0986122886681098,“241122”:1.0986122886681098,“138080”:0.6931471805599453,“250534”:0.6931471805599453,“172901”:1.0986122886681098,“254628”:0.6931471805599453,“259051”:1.0986122886681098,“141480”:1.0986122886681098,“40170”:1.0986122886681098,“255656”:1.0986122886681098,“93228”:1.0986122886681098,“119217”:1.0986122886681098,“256946”:1.0986122886681098,“210357”:1.0986122886681098,“232884”:1.0986122886681098,“70777”:1.0986122886681098,“158267”:1.0986122886681098,“64444”:1.0986122886681098,“96509”:1.0986122886681098} |
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