对词频出现次数较高的词汇放入特征词典中，31个类的特征词都放到一个文档里。然后对训练集的31个类的文档用one-hot向量化，即将每个文档中的每个句子表示成与特征词典一样长度的向量，遍历特征词典，只要句子中包含当前的特征词，标记为1，否则标记为0的代码思路是什么？

这是一种经典的特征提取方式，称为词袋模型（Bag-of-Words Model），该方法将每个文档表示为特定维度的向量，并且仅考虑特征词是否出现，而不考虑它们的顺序和位置。

对于训练集中的每个文档，首先将其分词，并且去除停用词等无用词汇。然后，将所有文档中出现过的单词按照词频排序，并选择一定数量的高频单词作为特征词。这些特征词被存放在一个特征词典中。

然后遍历特征词典，对于每个文档中的每句话，将其中包含当前特征词的单词标记为1，否则标记为0。以此方式，可以将每个文档表示为一个与特征词典大小相同的向量。可以使用Python中的CountVectorizer或TfidfVectorizer函数来实现此过程。

相关问题

对去停用词的文档进行词频统计，即统计每个词出现的次数。对词频出现次数较高的词汇放入特征词典中，31个类的特征词都放到一个文档里。

好的，我了解了您的问题。对于您的要求，我们可以使用Python中的nltk库来实现去停用词以及词频统计的功能。以下是实现代码：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter

# 读取文档
with open("doc.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    doc = f.read()

# 去停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
tokens = nltk.word_tokenize(doc.lower())
words = [word for word in tokens if word.isalpha() and word not in stop_words]

# 统计词频
freq_dist = Counter(words)

# 按词频降序排序
sorted_freq = sorted(freq_dist.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 取前n个出现频率最高的词汇作为特征词
n = 100
feature_words = [x[0] for x in sorted_freq[:n]]

# 将特征词写入文件
with open("feature_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(" ".join(feature_words))

以上代码会将您提供的文档中的单词进行去停用词处理，并统计每个单词出现的次数。然后，将出现频率最高的前n个单词作为特征词，并将它们写入到一个文件中。

对词频出现次数较高的词汇放入特征词典中，31个类的特征词都放到一个文档里。然后对训练集的31个类的文档用one-hot向量化，即将每个文档中的每个句子表示成与特征词典一样长度的向量，遍历特征词典，只要句子中包含当前的特征词，标记为1，否则标记为0。

这是一种常见的文本特征表示方法，也称为Bag of Words（词袋模型）。它的基本思想是将一篇文档表示为一个固定长度的向量，其中每个元素表示特征词是否在文档中出现。虽然简单易懂并且在实践中表现良好，但它忽略了词语的顺序和上下文信息，因此可能丢失一些重要的语义信息。近年来，基于词向量的文本表示方法（如Word2Vec、GloVe等）已经成为主流，它们将每个词表示为一个实数向量，能够更好地捕捉词汇之间的语义关系，因此在许多任务上取得了更好的效果。