如何使用sklearn自带方法进行中文文本特征向量转换？

在scikit-learn (sklearn) 中处理中文文本通常需要先对文本进行预处理，包括分词、去除停用词、标点符号等。对于特征向量转换，常用的是TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 或者 Word2Vec 等技术，因为它们可以捕捉词语的重要性和频率。

以下是使用sklearn进行中文文本特征向量转换的一个基本步骤：

1. **安装必要的库**:

   pip install jieba scikit-learn numpy

2. **加载所需模块**:

   from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
   from sklearn.preprocessing import Normalizer
   import jieba

3. **预处理数据**:
- 使用jieba进行中文分词：

     def process_text(text):
         return " ".join(jieba.cut(text))

4. **创建TfidfVectorizer实例**:

   vectorizer = TfidfVectorizer(
       analyzer='word',          # 分词
       token_pattern=r'\b\w+\b',  # 正则匹配词汇
       decode_error='ignore')      # 忽略编码错误

5. **提取特征向量**:

   texts = ['这是一条测试文本', '这是另一条文本']
   X = vectorizer.fit_transform(process_text(texts))

6. **规范化向量**（可选），如果需要减小稀疏矩阵的影响：

   normalizer = Normalizer()
   X_normalized = normalizer.transform(X)

7. **保存特征矩阵**或用于后续模型训练：

   feature_vectors = X_normalized.toarray() if sparse else X_normalized