本文为大家分享了Python文本特征抽取与向量化的具体代码，供大家参考，具体内容如下
假设我们刚看完诺兰的大片《星际穿越》，设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”(positive)还是“踩”(negative)呢？
这类问题就属于情感分析问题。这类问题处理的第一步，就是将文本转换为特征。
因此，这章我们只学习第一步，如何从文本中抽取特征，并将其向量化。
由于中文的处理涉及到分词问题，本文用一个简单的例子来说明如何使用Python的机器学习库，对英文进行特征提取。
1、数据准备
Python的sklearn.datasets支持从目录读取所有分类好的文本。不过目录必须按照一个文件夹一个标签名的规则放好。比如本文使用的数据集共有2个标签，一个为“net”，一个为“pos”，每个目录下面有6个文本文件。目录如下所示：
neg
1.txt
2.txt
......
pos
1.txt
2.txt
....
12个文件的内容汇总起来如下所示：
2、文本特征
如何从这些英文中抽取情感态度而进行分类呢？
最直观的做法就是抽取单词。通常认为，很多关键词能够反映说话者的态度。比如上面这个简单的数据集，很容易发现，凡是说了“shit”的，就一定属于neg类。
当然，上面数据集是为了方便描述而简单设计的。现实中一个词经常会有穆棱两可的态度。但是仍然有理由相信，某个单词在neg类中出现的越多，那么他表示neg态度的概率越大。
同样我
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