对newsdata文本进行分词、向量化、提取标签

好的，下面是对newsdata文本进行分词、向量化、提取标签的代码，具体解释见代码注释：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 读取文本内容
with open('newsdata.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    newsdata = f.readlines()

# 分词
seg_list = []
for news in newsdata:
    seg_list.append(' '.join(jieba.cut(news)))

# 向量化
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform(seg_list)

# 提取标签
labels = []
with open('labels.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    labels = f.readlines()

# 去掉标签中的换行符
for i in range(len(labels)):
    labels[i] = labels[i].strip()

# 输出结果
print('分词结果：', seg_list)
print('向量化结果：', tfidf.toarray())
print('标签结果：', labels)

在这个例子中，我们使用jieba库进行中文分词，将分完词的新闻文本放入一个列表seg_list中。然后使用sklearn库中的TfidfVectorizer类进行向量化处理，将分完词的文本转化为TF-IDF特征向量。最后，我们从labels.txt文件中读取标签，并去掉标签中的换行符，得到最终的标签列表。最后输出分词结果、向量化结果和标签结果。