sklearn tfidf向量化器-如果存在n个gram，则删除n-2和n-1个gram

sklearn tfidf向量化器是一个用于将文本数据转化为TF-IDF向量表示的工具。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）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。

TF-IDF向量化器的工作流程如下：

1. 首先，将文本数据进行分词处理，将文本拆分为单个的词语或短语。
2. 然后，计算每个词语在文本中的词频（TF，Term Frequency），即该词语在文本中出现的次数。
3. 接着，计算每个词语的逆文档频率（IDF，Inverse Document Frequency），即该词语在整个文本集合中的重要程度。IDF的计算公式为log(N / (df + 1))，其中N表示文本集合中的文档总数，df表示包含该词语的文档数。
4. 最后，将每个词语的TF和IDF相乘，得到该词语的TF-IDF值。将所有词语的TF-IDF值组成一个向量，即为文本的TF-IDF向量表示。

TF-IDF向量化器的优势包括：

1. 能够捕捉词语在文本中的重要性，有助于区分常见词和关键词。
2. 可以有效地表示文本的特征，用于文本分类、聚类和信息检索等任务。
3. 可以处理大规模的文本数据，具有较高的计算效率。

TF-IDF向量化器适用于以下场景：

1. 文本分类：将文本数据转化为TF-IDF向量表示，用于训练分类模型，如垃圾邮件分类、情感分析等。
2. 文本聚类：通过计算文本之间的相似度，将相似的文本聚集在一起。
3. 信息检索：根据用户输入的关键词，计算文本与关键词的相似度，返回相关的文本结果。

腾讯云提供了一系列与文本处理相关的产品，包括：

1. 腾讯云自然语言处理（NLP）：提供了文本分词、词性标注、命名实体识别等功能，可用于文本预处理。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/nlp
2. 腾讯云机器学习平台（MLP）：提供了文本分类、情感分析等自然语言处理任务的解决方案。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/mlp
3. 腾讯云搜索引擎（SE）：提供了全文搜索和相似度匹配等功能，可用于信息检索。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/se

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