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指定vocabulary,此时tokenizer/token_pattern/stop_words/max_df等都无效,即和分词有关的参数都无效。可以看到最终生成的词典只有我们参数中指定的a/他/喜欢 为什么会这样呢?我们去研究一下源代码(sklearn/feature_extraction/text.py): 其中CountVectorizer中的fit_transform的源代码如下所示,需要重点关注的是 self._validate_vocabulary()和self.count_vocab(raw_documents,self.fixed_vocabulary) def fi
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CountVectorizer参数学习参数学习
指定vocabulary,此时tokenizer/token_pattern/stop_words/max_df等都无效,即和分词有关的参数都无效。可以看到最终生成的词典只有我们参数中指定的a/他/喜欢
为什么会这样呢?我们去研究一下源代码(sklearn/feature_extraction/text.py):
其中CountVectorizer中的fit_transform的源代码如下所示,需要重点关注的是 self._validate_vocabulary()和self.count_vocab(raw_documents,self.fixed_vocabulary)
def fit_transform(self, raw_documents, y=None):
if isinstance(raw_documents, six.string_types):
raise ValueError(
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