def tokenizer(text): return [tok for tok in jieba.lcut(text) if tok not in stopword] return [tokenizer(review) for review, _ in data]

这是一个 Python 函数，其作用是将输入的文本进行分词，并去除停用词。具体实现如下：

1. `import jieba`：导入分词库 `jieba`。
2. `def tokenizer(text):`：定义函数 `tokenizer`，其参数为文本 `text`。
3. `return [tok for tok in jieba.lcut(text) if tok not in stopword]`：对输入的文本进行分词，并去除停用词，返回分词结果列表。
4. `return [tokenizer(review) for review, _ in data]`：对数据集 `data` 中的每条评论文本进行分词处理，返回分词结果的列表。

需要注意的是，这段代码中使用了停用词，需要提前定义好停用词表 `stopword`。另外，这段代码只是分词和去除停用词的基础处理，具体的文本处理还需要根据具体任务进行调整和优化。

相关问题

def tokenizer(text): ---> 45 text = [jieba.lcut(document.replace('\n', '')) for document in text] 46 return text AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'replace'

这个错误是因为你传递给 `tokenizer` 函数的 `text` 参数是一个 `numpy.ndarray` 对象，而这个对象没有 `replace` 方法，所以不能调用 `document.replace('\n', '')` 来替换掉文本中的换行符。你需要先将 `numpy.ndarray` 对象转换为字符串，或者使用 `numpy.char` 模块中的函数来处理字符串。例如，你可以使用 `numpy.char.replace` 函数来替换掉文本中的换行符，代码如下：

import numpy as np
import jieba

def tokenizer(text):
    text = np.char.replace(text, '\n', '')
    text = [jieba.lcut(document) for document in text]
    return text

这样就可以避免上述错误了。

def tokenizer(text): text = text.astype(str) stext = np.char.replace(text, '\n', '') stext = [jieba.lcut(document) for document in text] return stext'numpy.ndarray' object has no attribute 'decode'

这个错误可能是因为你使用了一个不支持 `decode` 方法的对象。一般来说，`decode` 方法是用于将字节数据转换为字符串的方法，需要作用于字节类型的数据对象上。

在你的代码中，可能是在调用 `jieba.lcut(document)` 函数时出现了这个错误，因为 `jieba.lcut` 函数期望传递一个字符串类型的参数，但是你传递了一个数组对象 `document`。你可以尝试将 `document` 对象转换为字符串类型，例如使用 `tostring()` 函数将其转换为字符串类型的字节数据，然后再调用 `decode()` 方法将其转换为字符串类型，代码如下所示：

import numpy as np
import jieba

def tokenizer(text):
    text = text.astype(str)
    stext = np.char.replace(text, '\n', '')
    stext = [jieba.lcut(doc.tostring().decode()) for doc in stext]
    return stext

这样就可以避免上述错误了。