现如今，深度学习的神经网络在处理文本方面也逐渐被人们挖掘出来，而神经网络只能接受数值类型的输入，所以在做文本情感分析的时候，就需要对文本进行处理，使之变成数值类型，因而向量化也就出现了。在向量化时我们也不必将分词结果中每个词都进行向量化，因为有些单词出现次数特别多，而且对情感分类是毫无意义的。比如之类的单词。这类词有个名字，叫“Stop_Word“（停用词）常用的停用词下载地址。这类词是可以完全忽略掉不做统计的。显然忽略掉这些词，词频记录的存储空间能够得到优化，而且构建速度也更快。那么如何来判断词语对文档的重要度呢，这里介绍一种方法：TF-IDF。TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TF-IDF实际上是：TF * IDF。
TF（词频）的计算很简单，就是针对一个文件t，某个单词Nt 出现在该文档中的频率。比如文档“I love this movie”，单词“love”的TF为1/4。如果去掉停用词“I”和”it“，则为1/2。
IDF（逆向文件频率）的意义是，对于某个单词t，凡是出现了该单词的文档数Dt，占了全部测试文档D的比例，再求自然对数。比如单词“movie“一共出现了5次，而文档总数为12，因此IDF为ln(5/12)。
nlp_test0.txt文本内容如下：
沙瑞金赞叹易学习的胸怀，是金山的百姓有福，可是这件事对李达康的触动很大。易学习又回忆起他们三人分开的前一晚，大家一起喝酒话别，易学习被降职到道口县当县长，王大路下海经商，李达康连连赔礼道歉，觉得对不起大家，他最对不起的是王大路，就和易学习一起给王大路凑了5万块钱，王大路自己东挪西撮了5万块，开始下海经商。没想到后来王大路竟然做得风生水起。沙瑞金觉得他们三人，在困难时期还能以沫相助，很不容易。
nlp_test1.txt文本内容如下：
沙瑞金向毛娅打听他们家在京州的别墅，毛娅笑着说，王大路事业有成之后，要给欧阳菁和她公司的股权，她们没有要，王大路就在京州帝豪园买了三套别墅，可是李达康和易学习都不要，这些房子都在王大路的名下，欧阳菁好像去住过，毛娅不想去，她觉得房子太大很浪费，自己家住得就很踏实。
newDit.txt内容：自己新建一个txt文档，须注意每个词独占一行。
具体代码如下所示：
# encoding=utf-8
import jieba
jieba.load_userdict("newDict.txt") # 加载用户自定义词典
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# print(dir(TfidfVectorizer))
def cut(txt_name1, txt_name2):
with open(txt_name1, 'r') as f1: # 以只读方式打开文件
txt = f1.read()
txt_encode = txt.encode('utf-8')
txt_cut = jieba.cut(txt_encode) # 切词
result = ' '.join(txt_cut)
# print(result)
with open(txt_name2, 'w') as f2: # 分词结果写入文件保存
f2.write(result)
f1.close()
f2.close()
cut('nlp_test0.txt', 'nlp_test0_0.txt') # 分别对文件调用cut方法分词
cut('nlp_test1.txt', 'nlp_test1_1.txt')
# 将停用词表从文件读出，并切分成一个数组备用
stopWords_dic = open('stop_words.txt', 'r') # 从文件中读入停用词
stopWords_content = stopWords_dic.read()
stopWords_list = stopWords_content.splitlines() # 转为list备用
stopWords_dic.close()
with open('nlp_test0_0.txt', 'r') as f3:
res3 = f3.read()
with open('nlp_test1_1.txt', 'r') as f4:
res4 = f4.read()
corpus = [res3, res4]
# print(corpus)
vector = TfidfVectorizer(stop_words=stopWords_list)
tf_idf = vector.fit_transform(corpus)
# print(tf_idf)
word_list = vector.get_feature_names() # 获取词袋模型的所有词
weight_list = tf_idf.toarray()
# result1 = ''.join(word_list)
# result2 = ''.join(weight_list)
# print(result1, result2)
# with open('words_list.txt', 'w') as f3:
# f3.write(result)
# 打印每类文本的tf-idf词语权重，第一个for遍历所有文本，第二个for便利某一类文本下的词语权重
for i in range(len(weight_list)):
print("-------第", i+1, "段文本的词语tf-idf权重------")
for j in range(len(word_list)):
print(word_list[j], weight_list[i][j])最后的运行结果如下图所示：
有了每段文本的TF-IDF的特征向量，就可以利用这些数据作为神经网络的输入建立分类模型了。
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