CountVectorize

来自：python学习 文本特征提取(二) CountVectorizer TfidfVectorizer 中文处理 - CSDN博客

https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/80930801

常用数据输入形式为：列表，列表元素为代表文章的字符串，一个字符串代表一篇文章，字符串是已经分割好的

CountVectorizer同样适用于中文

参数表 作用
stop_words 停用词表；自定义停用词表
token_pattern 过滤规则；
属性表 作用
vocabulary_ 词汇表；字典型
get_feature_names() 所有文本的词汇；列表型
stop_words_ 返回停用词表

CountVectorizer是通过fit_transform函数将文本中的词语转换为词频矩阵，矩阵元素a[i][j] 表示j词在第i个文本下的词频。即各个词语出现的次数，通过get_feature_names()可看到所有文本的关键字，通过toarray()可看到词频矩阵的结果。

方法表 作用
fit_transform(X) 拟合模型，并返回文本矩阵

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