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:
import re
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
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
# 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:
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。
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