python - Sklearn + Gensim:如何使用Gensim的Word2Vec嵌入进行Sklearn文本分类

我正在构建一个多标签文本分类程序，并且尝试使用OneVsRestClassifier + XGBClassifier对文本进行分类。最初，我使用Sklearn的Tf-Idf Vectorization对文本进行矢量化，而没有错误。现在，我使用Gensim的Word2Vec对文本进行矢量化处理。但是，当我将向量化的数据输入到OneVsRestClassifier + XGBClassifier中时，我在分割测试和训练数据的那一行上收到以下错误：


  TypeError：单例数组array（，
        dtype = object）不能被视为有效集合。


我尝试将向量化的数据转换为特征数组（np.array），但这似乎没有用。
下面是我的代码：

x = np.array(Word2Vec(textList, size=120, window=6, min_count=5, workers=7, iter=15))

vectorizer2 = MultiLabelBinarizer()
vectorizer2.fit(tagList)
y = vectorizer2.transform(tagList)

# Split test data and convert test data to arrays
xTrain, xTest, yTrain, yTest = train_test_split(x, y, test_size=0.20)

变量textList和tagList是字符串列表（我要分类的文字描述）。

最佳答案

x在这里成为gensim.models.word2vec.Word2Vec对象的numpy数组转换-返回的实际上不是textList的word2vec表示形式。

大概，您要返回的是文档中每个单词的对应向量（对于表示每个文档的单个向量，最好使用Doc2Vec）。

对于其中最冗长的文档包含n单词的一组文档，则每个文档将由n * 120矩阵表示。

出于说明目的未优化的代码：

import numpy as np

model = x = Word2Vec(textList, size=120, window=6,
                               min_count=5, workers=7, iter=15)

documents = []
for document in textList:
    word_vectors = []
    for word in document.split(' '): # or your logic for separating tokens
        word_vectors.append(model.wv[word])
    documents.append(np.concatenate(word_vectors))

# resulting in an n * 120 -- that is, `Word2Vec:size`-- array
document_matrix = np.concatenate(documents)