如何在Python sklearn CountVectorizer的分析器参数中标识“单词边界”？

在Python的sklearn库中，CountVectorizer是一个常用的文本特征提取工具，用于将文本转换为特征向量。在CountVectorizer中，分析器参数用于指定如何将文本进行分词处理。

要在分析器参数中标识“单词边界”，可以使用正则表达式作为分析器的参数。正则表达式可以用来匹配文本中的单词边界，从而实现分词的目的。

下面是一个示例代码，展示了如何在CountVectorizer的分析器参数中使用正则表达式标识单词边界：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 定义一个自定义的分析器函数
def custom_analyzer(text):
    import re
    pattern = r'\b\w+\b'  # 正则表达式匹配单词边界
    tokens = re.findall(pattern, text)
    return tokens

# 创建CountVectorizer对象，并使用自定义的分析器
vectorizer = CountVectorizer(analyzer=custom_analyzer)

# 示例文本
corpus = [
    "This is a sample sentence.",
    "Another example sentence."
]

# 将文本转换为特征向量
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 输出特征向量
print(vectorizer.get_feature_names())
print(X.toarray())

在上述代码中，我们定义了一个名为custom_analyzer的自定义分析器函数，使用re.findall函数和正则表达式\b\w+\b来匹配文本中的单词边界。然后，我们创建了一个CountVectorizer对象，并将分析器参数设置为自定义的分析器函数。最后，我们使用fit_transform方法将文本转换为特征向量，并输出结果。

这样，通过使用正则表达式作为分析器参数，我们可以在Python的sklearn库中的CountVectorizer中标识“单词边界”。