在 sklearn 中，当我们将句子传递给算法时，我们可以使用文本特征提取器，如 countvectorizer、tf-idf vectoriser 等......我们得到一个浮点数组。

但是当我们将输入文件传递给 vowpal wabbit 时，我们得到的是这样的：

vowpal wabbit 的内部实现中使用了什么？此文本如何转换？

这里有两个独立的问题：

Q1：为什么在使用 vowpal wabbit 时不能(也不应该)使用像 tf-idf 这样的转换？

A1：vowpal wabbit 不是批量学习系统，而是在线学习系统。为了计算像 tf-idf (每个文档中的词频与整个语料库)这样的度量，您需要首先查看所有数据(语料库)，有时还要对数据进行多次传递。 vowpal wabbit 作为一个在线/增量学习系统，旨在解决您没有提前获得完整数据的问题。有关更多详细信息，请参阅此答案。

Q2：vowpal wabbit 如何"转换"它看到的特征？

A2：它没有。它只是将每个单词特征即时映射到其在内存中的散列位置。在线学习步骤由重复优化循环(SGD 或 BFGS)示例驱动，以最小化建模错误。您可以选择要优化的损失函数。

但是，如果您已经拥有要训练的完整数据，那么在将转换后的值提供给 vowpal wabbit 之前，没有什么可以阻止您对其进行转换(使用任何其他工具)。这是你的选择。根据特定数据，使用转换预传递可能会得到更好或更差的结果，而不是在没有初步转换的情况下使用 vowpal wabbit 本身运行多次传递(检查 vw --passes 选项)。

为了完成答案，让我们添加另一个相关问题：

Q3：我可以将预转换(例如 tf-idf)的数据与 vowpal wabbit 一起使用吗？

A3：是的，你可以。只需使用以下(转换后)表格。代替单词，使用整数作为特征 ID，因为任何特征都可以有一个可选的显式权重，所以使用 tf-idf 浮点作为权重，在典型 SVMlight 格式中的 : 分隔符之后：

之所以有效，是因为 vw 有一个很好的区分字符串和整数特征的特性。它不会散列看起来像整数的特征名称(除非您明确使用 --hash_all 选项)。直接使用整数特征编号，就好像它们是特征的哈希结果一样。