TF-IDF引发AttributeError：'int‘对象没有’data‘属性，即使数据中没有int

TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法，用于衡量一个词在文本中的重要程度。它的全称是Term Frequency-Inverse Document Frequency，即词频-逆文档频率。

在TF-IDF中，词频（Term Frequency）指的是一个词在文本中出现的频率，计算公式为：词频 = 词在文本中出现的次数 / 文本中总词数。

逆文档频率（Inverse Document Frequency）指的是一个词在整个文本集合中的重要程度，计算公式为：逆文档频率 = log(文本集合中的文本总数 / 包含该词的文本数)。

TF-IDF的计算公式为：TF-IDF = 词频 * 逆文档频率。

当出现"TF-IDF引发AttributeError：'int‘对象没有’data‘属性，即使数据中没有int"的错误时，通常是因为代码中使用了一个整数（int）对象，但该对象没有名为"data"的属性。这可能是因为代码中的某个地方错误地将整数对象当作了数据对象来使用，而整数对象并没有"data"属性。

要解决这个错误，需要检查代码中使用的整数对象，并确保正确地使用了数据对象。可以检查代码中的变量赋值、函数调用等地方，找出错误的使用。同时，也可以查看相关的错误提示和堆栈跟踪信息，以帮助定位错误的位置。

需要注意的是，TF-IDF与云计算、IT互联网领域的名词词汇没有直接关联，因此无法提供与腾讯云相关的产品和产品介绍链接地址。