如何对两个独立文本列分别应用TF-IDF向量化完成分类（无需拼接特征）

调整数据集拆分逻辑 #

原拆分仅传入单列文本作为特征，现在需要将两个待处理的文本列组成DataFrame后再传入拆分逻辑，标签列无需修改，stratify等原有参数保持不变。
假设你需要处理的第二个文本列名为YOUR_SECOND_COL，使用时替换为实际列名即可。

独立初始化向量化器 #

为保证两列的特征空间完全独立、不合并业务语义，需要为每个文本列单独创建TfidfVectorizer实例，不可共用同一个实例拟合两列语料。两个向量器的参数可根据各自列的文本分布单独调整，无需保持一致。

分别完成拟合与转换 #

每个向量器仅使用对应列的训练集语料完成fit，再分别转换对应列的训练集、测试集数据，最终得到4个互不干扰的独立特征矩阵。

完整可运行代码：

# 拆分数据集：特征为包含两个文本列的DataFrame，标签沿用原category_id
Train_X, Test_X, Train_Y, Test_Y = model_selection.train_test_split(
    Corpus[['VLOB_D&B', 'YOUR_SECOND_COL']],  # 替换为实际的两个文本列名
    Corpus['category_id'],
    test_size=0.3,
    stratify=Corpus['category_id']
)

# 为两列分别初始化独立的TF-IDF向量器
# 第一列VLOB_D&B的向量器，沿用原有参数
Tfidf_vect_vlob = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, min_df=2, ngram_range=(1, 2))
# 第二列的向量器，可单独调整参数，例如修改min_df、ngram_range等
Tfidf_vect_second = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, min_df=2, ngram_range=(1, 2))

# 处理第一列的训练、测试集
Tfidf_vect_vlob.fit(Train_X['VLOB_D&B'])
Train_X_Tfidf_vlob = Tfidf_vect_vlob.transform(Train_X['VLOB_D&B'])
Test_X_Tfidf_vlob = Tfidf_vect_vlob.transform(Test_X['VLOB_D&B'])

# 处理第二列的训练、测试集
Tfidf_vect_second.fit(Train_X['YOUR_SECOND_COL'])
Train_X_Tfidf_second = Tfidf_vect_second.transform(Train_X['YOUR_SECOND_COL'])
Test_X_Tfidf_second = Tfidf_vect_second.transform(Test_X['YOUR_SECOND_COL'])

注意事项 #

• 上述流程未对两列的向量化结果做任何拼接，最终得到的Train_X_Tfidf_vlob、Train_X_Tfidf_second为完全独立的特征矩阵，分别对应两列的专属特征空间
• 两个向量器的参数完全独立，可根据每列的文本长度、词汇量分布单独调整，无需保持一致
• 后续可根据模型要求直接使用这两个独立矩阵：如果使用支持多输入的模型（如多分支神经网络、自定义多输入树模型），可直接传入双特征；如果需要分别验证两列的分类效果，也可单独调用对应矩阵训练模型

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Isha