python中的词汇问题_scikitlearn中词汇匹配的问题?

本文探讨了使用sklearn的HashingVectorizer进行文本向量化时遇到的问题,即词汇为空且可能只包含停用词的情况。作者尝试从目录加载文本文件并对其进行预处理,包括删除特殊字符等步骤,但在创建训练矩阵时出现了错误。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

我有一个满是.txt文件(文档)的目录。首先,我load删除一些文档,去掉一些括号并删除一些引号,因此文档如下所示,例如:document1:

is a scientific discipline that explores the construction and study of algorithms that can learn from data Such algorithms operate by building a model

document2:

Machine learning can be considered a subfield of computer science and statistics It has strong ties to artificial intelligence and optimization which deliver methods

所以我从目录中加载文件如下:

^{pr2}$

然后,我尝试将document1和{}矢量化,以创建如下训练矩阵:from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer

vectorizer = HashingVectorizer(analyzer='word')

X = HashingVectorizer.fit_transform(documents)

X.toarray()

这是输出:raise ValueError("empty vocabulary; perhaps the documents only"

ValueError: empty vocabulary; perhaps the documents only contain stop words

我怎样才能创建一个向量表示呢?。我以为我携带的是documents中加载的文件,但似乎无法安装这些文档。在

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