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理论知识准备构造文本特征向量TF-IDF 值sklearn中TfidfVectorizer代码实例CountVectorizer代码实操Word2Vec代码案例总结每文一语理论知识准备
前期我们对分词进行了详细的讲解，那么分词之后，哪些关键词对一个文档才是重要的？比如可以通过单词出现的次数，次数越多就表示越重要。
构造文本特征向量
Count （文档：空格连接的字符串)
TFIDF （文档：空格连接的字符串)
Word2Vec （文档：分词列表)
TF-IDF 值
单词的TF-IDF 值可以描述一个单词对文档的重要性，TF-IDF 值越大ÿ
机器学习之自然语言处理——基于TfidfVectorizer和CountVectorizer及word2vec构建词向量矩阵（代码+原理）
