'Dictionary' object has no attribute 'get_feature_names'

这个错误提示通常出现在使用scikit-learn库的CountVectorizer或TfidfVectorizer向量化文本数据时。出现这个错误的原因是因为你没有对CountVectorizer或TfidfVectorizer对象进行拟合（fit）操作，因此它们还不知道所有的特征（单词）是什么，也就无法调用get_feature_names()方法。

解决方法是，首先对CountVectorizer或TfidfVectorizer对象进行拟合操作，例如：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

corpus = ['This is the first document.', 'This is the second document.', 'And this is the third one.']

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

print(vectorizer.get_feature_names())

在这个例子中，先定义了一个由三个文本组成的corpus列表，然后创建了一个CountVectorizer对象vectorizer，并使用fit_transform()方法对其进行拟合操作。这样vectorizer就会知道所有的特征（单词）是什么，可以使用get_feature_names()方法获取到所有的特征名称。