pycharm怎么计算词表规模，给出代码

在 PyCharm 中计算词表规模，一般需要以下步骤：

1. 读入文本数据，将其转化为词袋模型或者 TF-IDF 模型；
2. 统计词频，得到词表和每个词出现的次数；
3. 计算词表规模，即词表中不同词的数量。

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于计算文本数据的词表规模：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 读入文本数据
docs = ['this is the first document', 'this is the second document', 'and this is the third one']

# 将文本数据转化为词袋模型
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(docs)

# 统计词频，得到词表和每个词出现的次数
word_count = dict(zip(vectorizer.get_feature_names(), X.sum(axis=0).tolist()[0]))

# 计算词表规模
vocab_size = len(word_count)

print('词表规模为：', vocab_size)

上述代码中，我们使用了 scikit-learn 的 `CountVectorizer` 类将文本数据转化为词袋模型，并使用 `fit_transform` 方法将其转化为矩阵表示。然后，我们使用 `sum(axis=0)` 方法统计每个词在文本数据中出现的次数，并使用 `zip` 和 `dict` 函数将词表和词频对应起来。最后，我们计算得到词表规模，即词表中不同词的数量。

需要注意的是，这里的示例代码只是一个简单的例子，实际应用中可能需要对文本数据进行预处理、过滤停用词等操作，以得到更准确的词表规模。