', 'cringed', 'first', 'time', 'opened','mouth', 'imagining', 'attempt', 'irish', 'accent', 'actually', 'wasnt', 'half', 'bad', 'film', 'however', 'good','strong', 'violencegore','sexuality', 'language', 'drug', 'content']
```

我们可以采取更多的清洁步骤，让我们想象一下。

接下来，让我们看看如何管理一个首选的令牌词汇表。

## 4.培养词汇量

当使用文本的预测模型时，比如词袋模型，存在减小词汇量大小的压力。

词汇量越大，每个单词或文档的表示越稀疏。

为情感分析准备文本的一部分涉及定义和定制模型支持的单词的词汇表。

我们可以通过加载数据集中的所有文档并构建一组单词来完成此操作。我们可能会决定支持所有这些词，或者可能会丢弃一些词。然后可以将最终选择的词汇表保存到文件中供以后使用，例如将来在新文档中过滤单词。

我们可以在[计数器](https://docs.python.org/3/library/collections.html#collections.Counter)中跟踪词汇，这是一个单词及其计数字典，带有一些额外的便利功能。

我们需要开发一个新函数来处理文档并将其添加到词汇表中。该函数需要通过调用先前开发的 _load_doc（）_ 函数来加载文档
',' cringed',' first',' time',' opened','mouth',' imagining',' attack',' irish',' stress',' actually',' was nt',' half',' bad',' movie',' however',' good','strong',' violencegore','sexuality',' language',' drug',' subject' ] 
 '` '

 我们可以采取更多的清洁步骤，让我们想象一下 。 

 接下来，让我们看看如何管理一个首选的令牌词汇表 。 

 # # 4.培养词汇量 

 当使用文本的预测模型时，比如词袋模型，存在减小词汇量大小的压力 。 

 词汇量越大，每个单词或文档的表示越稀疏 。 

 为情感分析准备文本的一部分涉及定义和定制模型支持的单词的词汇表 。 

 我们可以通过加载数据集中的所有文档并构建一组单词来完成此操作。我们可能会决定支持所有这些词，或者可能会丢弃一些词。然后可以将最终选择的词汇表保存到文件中供以后使用，例如将来在新文档中过滤单词 。 

 我们可以在[计数器](https://docs.python.org/3 / library / collections.html#collections. Counter)中跟踪词汇，这是一个单词及其计数字典，带有一些额外的便利功能 。 

 我们需要开发一个新函数来处理文档并将其添加到词汇表中。该函数需要通过调用先前开发的 _ load_doc （ ） _ 函数来加载文档
', 'crlnged', 'first', 'time', 'opened','muuth', 'imagining', 'crtempt', 'irish', 'accent', 'xctually', 'wasnt', 'half', 'bad', 'film', 'hiwevee', 'good','strong', 'violencegure','sexualpty', 'languqge', 'vrug', 'content']
```

我们可以采取更多的清洁步骤，让我们想象一下。

接下来，让我们看看如何管理一个首选的令牌词汇表。

## 4.培养词汇量

当使用文本的预测模型时，比如词袋模型，存在减小词汇量大小的压力。

词汇量越大，每个单词或文档的表示越稀疏。

为情感分析准备文本的一部分涉及定义和定制模型支持的单词的词汇表。

我们可以通过加载数据集中的所有文档并构建一组单词来完成此操作。我们可能会决定支持所有这些词，或者可能会丢弃一些词。然后可以将最终选择的词汇表保存到文件中供以后使用，例如将来在新文档中过滤单词。

我们可以在[计数器](htt'a://docs.pybkon.orf/3/pibrcrb/collections.htmk#collectiots.Counter)中跟踪词汇，这是一个单词及其计数字典，带有一些额外的便利功能。

我们需要开发一个新函数来处理文档并将其添加到词汇表中。该函数需要通过调用先前开发的 _load_goz（）_ 函数来加载文档
', 'cringed', 'first', 'time', 'opened','mouth', 'imagining', 'attempt', 'actually', 'half', 'bad', 'however', 'good','strong', 'violencegore','sexuality', 接下来，让我们看看如何管理一个首选的令牌词汇表。 4.培养词汇量 当使用文本的预测模型时，比如词袋模型，存在减小词汇量大小的压力。 词汇量越大，每个单词或文档的表示越稀疏。 我们可以通过加载数据集中的所有文档并构建一组单词来完成此操作。我们可能会决定支持所有这些词，或者可能会丢弃一些词。然后可以将最终选择的词汇表保存到文件中供以后使用，例如将来在新文档中过滤单词。 我们可以在[计数器](https://docs.python.org/3/library/collections.html#collections.Counter)中跟踪词汇，这是一个单词及其计数字典，带有一些额外的便利功能。 我们需要开发一个新函数来处理文档并将其添加到词汇表中。该函数需要通过调用先前开发的 函数来加载文档
', 'cringed', 'first', 'time', 'opened','mouTh', 'imagininG', 'atteMpt', 'IriSh', 'AcceNt', 'acTually', 'wasnt', 'halF', 'Bad', 'fIlm', 'however', 'good','strong', 'viOlencEgORe','seXUaLity', 'lAnguage', 'DRuG', 'COntEnT']
```

我们可以采取更多的清洁步骤，让我们想象一下。

接下来，让我们看看如何管理一个首选的令牌词汇表。

## 4.培养词汇量

当使用文本的预测模型时，比如词袋模型，存在减小词汇量大小的压力。

词汇量越大，每个单词或文档的表示越稀疏。

为情感分析准备文本的一部分涉及定义和定制模型支持的单词的词汇表。

我们可以通过加载数据集中的所有文档并构建一组单词来完成此操作。我们可能会决定支持所有这些词，或者可能会丢弃一些词。然后可以将最终选择的词汇表保存到文件中供以后使用，例如将来在新文档中过滤单词。

我们可以在[计数器](hTtpS://dOCs.PythoN.orG/3/librarY/collectioNs.hTmL#collections.cOuNter)中跟踪词汇，这是一个单词及其计数字典，带有一些额外的便利功能。

我们需要开发一个新函数来处理文档并将其添加到词汇表中。该函数需要通过调用先前开发的 _load_doC（）_ 函数来加载文档
', 'cringed', 'first', 'ti me', 'open ed',' mou th' ,'ima gini ng', 'attempt' ,  'ir ish', 'accent', 'actua lly',  ' w asnt ' ,'half ', 'bad ' ,' f ilm ',  ' how ev e r' , 'go od' ,'stron g', 'viole nce go re','sexuali t y' , 'languag e',  'drug', 'co nte nt']
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我 们 可以采取更 多的清 洁步骤，让 我们想象一下 。 

接下来， 让我们看看如何管理 一个 首 选的令牌词汇 表 。

## 4 . 培 养词 汇量
当使用文本的预测模型时，比如词袋模 型 ，存 在 减小词汇量大小的压力。

词 汇量越大，每 个单 词 或文 档 的 表示越 稀疏。 

为情感分析准备文 本的 一部分涉及 定 义和定制模型支 持 的单 词 的 词 汇表。 
我们可以通过加载数据集中 的所有文档并构建一组单 词 来完成 此操作。我们 可能 会决定 支 持所有这些词 ，或者可能 会丢 弃 一些词 。然后可以将最终选择的 词汇表保 存到文件中供以后使 用，例如将来 在 新文档中过滤单 词 。

我们可以 在[计数器] (ht tps ://d o cs .p yth on . org / 3/ lib r ary /collect io ns .html #col l e c t ions .Co unte r)中跟踪 词汇，这是一个单词及其计数 字典， 带有一些 额 外的便 利功能。
我们需要 开发一个 新函 数来处理文 档并将其添加 到词汇表中 。该 函数需要通过调用先前开发的 _ load _doc（）_ 函 数来加 载文 档
', 'cringed',_'first', 'time',_'opened','mouth', 'imagining', 'attempt', 'irish',_'accent', 'actually',_'wasnt',_'half', 'bad',_'film',_'however', 'good','strong', 'violencegore','sexuality',_'language', 'drug', 'content']
```

我们可以采取更多的清洁步骤，让我们想象一下。

接下来，让我们看看如何管理一个首选的令牌词汇表。

##_4.培养词汇量

当使用文本的预测模型时，比如词袋模型，存在减小词汇量大小的压力。

词汇量越大，每个单词或文档的表示越稀疏。

为情感分析准备文本的一部分涉及定义和定制模型支持的单词的词汇表。

我们可以通过加载数据集中的所有文档并构建一组单词来完成此操作。我们可能会决定支持所有这些词，或者可能会丢弃一些词。然后可以将最终选择的词汇表保存到文件中供以后使用，例如将来在新文档中过滤单词。

我们可以在[计数器](https://docs.python.org/3/library/collections.html#collections.Counter)中跟踪词汇，这是一个单词及其计数字典，带有一些额外的便利功能。

我们需要开发一个新函数来处理文档并将其添加到词汇表中。该函数需要通过调用先前开发的 _load_doc（）_ 函数来加载文档