TfidfVectorizer是一种常用的文本特征提取方法,用于将文本数据转化为数值特征向量。它基于TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法,可以帮助我们计算文本中每个词的重要性。
在使用TfidfVectorizer进行文本特征提取后,我们可以通过以下方法来检查已处理的令牌:
需要注意的是,TfidfVectorizer在处理文本时会进行一系列的预处理步骤,如分词、去除停用词、转换为小写等。因此,在检查已处理的令牌时,我们需要确保输入的令牌与TfidfVectorizer进行处理后的令牌一致。
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