如何从sklearn TfidfVectorizer中删除所有非英语标记？

要从sklearn TfidfVectorizer中删除所有非英语标记，可以使用正则表达式来过滤非英语字符。以下是一个示例代码：

import re
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def preprocess_text(text):
    # 使用正则表达式过滤非英语字符
    text = re.sub(r"[^a-zA-Z]", " ", text)
    return text

# 创建TfidfVectorizer对象，并设置preprocessor参数为自定义的预处理函数
vectorizer = TfidfVectorizer(preprocessor=preprocess_text)

# 使用fit_transform方法将文本转换为TF-IDF向量
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)

在上述代码中，我们定义了一个名为preprocess_text的函数，该函数使用正则表达式将非英语字符替换为空格。然后，我们创建了一个TfidfVectorizer对象，并将preprocessor参数设置为preprocess_text函数。最后，我们使用fit_transform方法将文本转换为TF-IDF向量。

这样，通过使用正则表达式过滤非英语字符，我们可以从sklearn TfidfVectorizer中删除所有非英语标记。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改。另外，关于TfidfVectorizer的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的文档：TfidfVectorizer。