如何在Scikit中保留标点符号-学习文本CountVectorizer或TfidfVectorizer？

在Scikit-learn中，可以通过自定义的正则表达式来保留标点符号。具体步骤如下：

1. 导入所需的库和模块：

import re
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer

1. 定义一个函数，用于自定义的正则表达式处理：

def tokenize(text):
    # 使用正则表达式保留标点符号
    tokens = re.findall(r'\b\w+\b|\p{P}', text)
    return tokens

1. 创建CountVectorizer或TfidfVectorizer对象时，将tokenizer参数设置为自定义的函数：

# 创建CountVectorizer对象
count_vectorizer = CountVectorizer(tokenizer=tokenize)

# 创建TfidfVectorizer对象
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize)

通过以上步骤，我们可以在Scikit-learn中保留标点符号。这样处理后，CountVectorizer或TfidfVectorizer将会将文本分割为单词和标点符号，并进行相应的向量化处理。

对于CountVectorizer和TfidfVectorizer的更多详细信息和使用示例，您可以参考腾讯云的相关产品文档：

• CountVectorizer：https://cloud.tencent.com/document/product/851/39068
• TfidfVectorizer：https://cloud.tencent.com/document/product/851/39069

请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因个人需求和环境而异。