用于scikit-learn向量化器的自定义标记器

自定义标记器是用于scikit-learn向量化器的一种功能，它可以将文本数据转化为数值特征向量。在自然语言处理（NLP）任务中，文本数据通常需要进行向量化才能被机器学习算法处理。

自定义标记器的作用是将文本数据分割成单个的词语或标记，并为每个词语或标记分配一个唯一的整数标识。这样，每个文本样本就可以表示为一个由整数构成的向量，其中每个整数代表一个词语或标记。

自定义标记器的分类可以根据不同的需求进行选择，常见的分类包括：

1. 基于规则的标记器：使用预定义的规则或正则表达式来分割文本数据。例如，可以使用空格或标点符号作为分隔符，将文本拆分为单词或短语。
2. 基于词袋模型的标记器：将文本数据表示为词袋模型，即将文本中的每个词语都看作一个独立的特征。这种标记器会忽略词语的顺序和语法结构，只关注词语的出现与否。
3. 基于n-gram的标记器：考虑词语之间的顺序关系，将连续的n个词语作为一个特征。例如，对于句子"I love natural language processing"，当n=2时，n-gram标记器会将"love natural"、"natural language"和"language processing"作为三个特征。

自定义标记器在文本分类、情感分析、信息检索等任务中具有广泛的应用场景。通过将文本数据转化为数值特征向量，可以方便地应用各种机器学习算法进行模型训练和预测。

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