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最近在做文本分类方面的项目，前前后后也遇到很多问题并去寻找解决办法，现在记录一下。

用的开发工具是VS code，语言是python。

• 无法在VS code的控制台输入内容：
  打开设置，输入run in terminal
  勾选
  

• 保存分类器训练好的模型和t训练好的fidf词典：
  from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(model,filename)#保存
joblib.load(filename)#调用

• 中文乱码：
  import sys,io
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8')
  或先解码再编码

• 字符串与列表相互转换：
  list=str.split("分割符")
str="分割符".join(list)

• jibea分词中添加规则，如禁止某些此拆分或拆分某些词：
  jieba.suggest_freq('不拆分词',True)
jieba.suggest_freq('拆分','词',True)

• LDA模型聚类步骤：（无监督学习）
  1.将数据转换为list of list的结构
  2.将数据构造为字典：dictionary=corpora.Dictionary(result) corpora属于gensim库
  3.将数据的每一部分转换为稀疏向量：corpus=[dictionary.doc2bow(sentence) for sentence in result]
  4.转换为tfidf指数
  5.确定聚类数目，输入tfidf特征矩阵，调用LDA模型

• CountVectorizer和TfidfVectorizer的对比：
  前者单纯考虑词频，后者考虑tfidf指数：即在本文出现的频率（词频）和在其他文本出现的频率（逆文本频率）。当tf高，idf低时该词区分度高。

暂时写下这些，还有问题暂未记录，未完待续