不明白sklearn的HashingVectorizer

Question

我正在使用 sklearn.feature_extraction.text 中的 HashingVectorizer 函数，但我不明白它是如何工作的。

我的代码

from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
corpus = [ 'This is the first document.',
'This document is the second document.',
'And this is the third one.',
'Is this the first document?']
vectorizer = HashingVectorizer(n_features=2**3)
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(X)

我的结果

(0, 0)        -0.8944271909999159
(0, 5)        0.4472135954999579
(0, 6)        0.0
(1, 0)        -0.8164965809277261
(1, 3)        0.4082482904638631
(1, 5)        0.4082482904638631
(1, 6)        0.0
(2, 4)        -0.7071067811865475
(2, 5)        0.7071067811865475
(2, 6)        0.0
(3, 0)        -0.8944271909999159
(3, 5)        0.4472135954999579
(3, 6)        0.0

我读了很多关于哈希技巧的论文，比如这篇文章https://medium.com/value-stream-design/introducing-one-of-the-best-hacks-in-machine-learning-the-hashing-技巧-bf6a9c8af18f

我理解这篇文章，但没有看到与上面获得的结果的关系。

你能用简单的例子解释一下HashingVectorizer是如何工作的吗

Answer 1

结果是矩阵的稀疏表示（大小 4x8）。

print(X.toarray())

输出：

[[-0.89442719  0.          0.          0.          0.          0.4472136
   0.          0.        ]
 [-0.81649658  0.          0.          0.40824829  0.          0.40824829
   0.          0.        ]
 [ 0.          0.          0.          0.         -0.70710678  0.70710678
   0.          0.        ]
 [-0.89442719  0.          0.          0.          0.          0.4472136
   0.          0.        ]]

为了获取令牌的向量，我们计算其哈希值并获取矩阵中的列索引。该列是标记的向量。