计数器对象的CountVectorizer替代方案

是TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）。TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法，它可以用来衡量一个词对于一个文档集合的重要程度。

TF-IDF是通过计算词频（Term Frequency，TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF）来实现的。词频表示一个词在某个文档中出现的频率，逆文档频率表示一个词在整个文档集合中的重要程度。TF-IDF将这两个因素结合起来，对每个词进行加权，得到该词的TF-IDF值。

TF-IDF有几个优势：

1. 能够准确衡量一个词的重要性。通过考虑词频和逆文档频率，TF-IDF能够较好地区分出重要词和常见词。
2. 对长文档和短文档都适用。相比于仅使用词频进行特征提取，TF-IDF考虑了整个文档集合的信息，可以更好地应对不同长度的文档。
3. 在文本分类、信息检索等任务中有广泛应用。TF-IDF可以提取出每个文档的关键词，用于文本分类、相似度计算等任务。

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