vect=CountVectorizer(max_df=0.8,min_df=3,token_pattern=u"(?u)\\b[^\\d\\\W]\\W+\\b",stop_words=ch_stopwords)这个程序什么意思

这段代码是使用Python中的sklearn库中的CountVectorizer类来创建一个向量化器对象vect。该向量化器用于将文本数据转换为数值特征向量表示，以便进行机器学习或文本分析任务。

具体参数的含义如下：
- max_df：表示词频的上限阈值，即忽略高于该阈值的词语。在这里，设定为0.8表示忽略出现频率超过80%的词语。
- min_df：表示词频的下限阈值，即忽略低于该阈值的词语。在这里，设定为3表示忽略出现次数少于3次的词语。
- token_pattern：表示用于匹配词语的正则表达式模式。在这里，使用的是"(?u)\\b[^\\d\\\W]\\W+\\b"，它会匹配至少两个字符组成的词语，并且不包含数字和特殊字符。
- stop_words：表示停用词列表，即需要忽略的常见词语。在这里，使用的是一个名为ch_stopwords的停用词列表。

通过调用CountVectorizer类的fit_transform方法，可以将输入的文本数据转换为稀疏矩阵表示的特征向量。