CountVectorizer，Tf-idfVectorizer和word2vec构建词向量的区别
CountVectorizer和Tf-idfVectorizer构建词向量都是通过构建字典的方式，比如在情感分析问题中，我需要把每一个句子（评论）转化为词向量，这两种方法是如何构建的呢？拿CountVectorizer来说，首先构建出一个字典，字典包含了所有样本出现的词汇，每一个词汇对应着它出现的顺序和频率。对于每一个句子来说，构建出来的词向量的长度就是整个词典的长度，词向量的每一维上都代表这一维...
