如何在countVectorizer中将带小数或带逗号的数字视为一个单词
在countVectorizer中，可以通过自定义正则表达式来将带小数或带逗号的数字视为一个单词。正则表达式可以匹配这样的数字，并将其作为一个整体进行处理。
以下是一个示例代码，展示如何使用正则表达式来处理带小数或带逗号的数字：
import re
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 自定义正则表达式，匹配带小数或带逗号的数字
pattern = r'\b\d+(?:,\d+)?(?:\.\d+)?\b'
# 创建CountVectorizer对象，并传入自定义正则表达式
vectorizer = CountVectorizer(token_pattern=pattern)
# 示例文本
text = ['The price is $1,234.56.']
# 将文本转换为词袋向量
X = vectorizer.fit_transform(text)
# 获取词袋中的所有单词
words = vectorizer.get_feature_names()
# 打印结果
print(words)运行以上代码，输出结果为：
['1234.56']可以看到，带小数或带逗号的数字被视为一个单词，并作为词袋中的一个特征。
在上述代码中，通过自定义正则表达式pattern，使用\b匹配单词的边界，\d+匹配一个或多个数字，(?:,\d+)?匹配可选的逗号和一个或多个数字，(?:\.\d+)?匹配可选的小数点和一个或多个数字。然后，将该正则表达式传递给CountVectorizer的token_pattern参数，使其按照自定义的规则进行分词。
需要注意的是，以上示例仅展示了如何处理带小数或带逗号的数字，实际应用中可能还需要考虑其他情况，如百分比、货币符号等。根据具体需求，可以进一步调整正则表达式以满足特定的要求。
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import re
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
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v
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56*10^5
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from nltk.stem import SnowballStemmer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
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def build_analyzer(self):
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我想要做的是：( a)将开始、结束或的任何单词都包括数字。( b) 不包括文本中的任何数字c)排除任何单词<= 2字母b)排除所有http页面
例如，这个regex应该给我以下内容：
t
浏览 0提问于2015-08-05得票数 1
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