标签：python scikit-learn python-2-7 unicode nltk

我试图使用来自sckit-learn的Tf-idf Vectorizer,使用来自NLTK的西班牙语停用词：

from nltk.corpus import stopwords

vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stopwords.words("spanish"))

问题是我得到以下警告：

/home/---/.virtualenvs/thesis/local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py:122: UnicodeWarning: Unicode equal comparison failed to convert both arguments to Unicode - interpreting them as being unequal
tokens = [w for w in tokens if w not in stop_words]

有没有简单的方法来解决这个问题？

解决方法:

实际上问题比我想象的更容易解决.这里的问题是NLTK不返回unicode对象,而是str对象.所以我需要在使用之前从utf-8解码它们：

stopwords = [word.decode('utf-8') for word in stopwords.words('spanish')]

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来源： https://codeday.me/bug/20190830/1768904.html

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