在使用CountVectorizer对文本数据集进行词干分析后，向量化文本数据集时获取全零

向量的情况可能是由于以下原因：

1. 停用词过滤：CountVectorizer默认会过滤掉一些常见的停用词，例如"a"、"an"、"the"等。如果文本数据集中只包含停用词，那么向量化后的结果可能会得到全零向量。
2. 词频阈值：CountVectorizer可以通过设置min_df和max_df参数来控制词频的阈值。如果某个词的文档频率低于min_df或高于max_df的设定值，那么该词可能会被过滤掉，导致向量化结果为全零向量。
3. 词干分析效果：词干分析是将单词还原为其原始形式的过程，例如将"running"还原为"run"。如果词干分析的效果不好，导致文本数据集中的单词无法正确还原，那么向量化结果可能会得到全零向量。

解决这个问题的方法可以包括：

1. 调整停用词列表：可以自定义停用词列表，将一些特定的停用词加入其中，以避免向量化结果为全零向量。
2. 调整词频阈值：根据实际情况，调整min_df和max_df参数的设定值，以保留更多有意义的词汇。
3. 检查词干分析效果：可以尝试不同的词干分析方法，或者使用其他文本处理技术，如词形还原（lemmatization），以提高词干分析的效果。

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