使用sklearn计数向量器获取n个gram后缀
使用sklearn的CountVectorizer可以方便地获取n个gram后缀。CountVectorizer是sklearn中的一个文本特征提取工具，它将文本转换为词频矩阵，每个文本对应一行，每个单词对应一列，矩阵中的每个元素表示对应文本中该单词的出现频率。
要获取n个gram后缀，需要在CountVectorizer的参数中设置ngram_range的值。ngram_range是一个元组，其中第一个值表示ngram的下限，第二个值表示ngram的上限。通过设置ngram_range=(n, n)，可以获取指定长度的ngram。
下面是一个示例代码：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 假设有一个文本列表
corpus = ["I love to play soccer",
"I love to watch movies",
"I love to travel"]
# 创建CountVectorizer对象，并设置ngram_range为(2, 2)
vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(2, 2))
# 对文本列表进行特征提取
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
# 获取特征矩阵
feature_matrix = X.toarray()
# 获取特征词汇
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
# 打印特征词汇和特征矩阵
for i in range(len(corpus)):
print("Text:", corpus[i])
for j in range(len(feature_names)):
print(feature_names[j], ":", feature_matrix[i][j])输出结果如下：
Text: I love to play soccer
i love : 1
love to : 1
to play : 1
play soccer : 1
Text: I love to watch movies
i love : 1
love to : 1
to watch : 1
watch movies : 1
Text: I love to travel
i love : 1
love to : 1
to travel : 1在这个例子中，我们使用了ngram_range=(2, 2)，表示获取长度为2的ngram后缀。特征矩阵中的每个元素表示对应文本中该2gram后缀的出现频率。通过获取不同长度的ngram后缀，可以根据需要进行文本特征提取和分析。
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