在处理大批量的NLP词频矩阵时,出现memoryError的错误

在进行自然语言处理时候,遇到如下错误:

进行词语切分后,使用tfidf做词频矩阵,导致程序报出错误:MemoryError


 报错原因:文本条数过大,导致内存超载,在这里 File "C:/Users/Administrator/Desktop/temp.py", line 49, in <module>weight=tfidf.toarray()

                  触发MemoryError
解决方法:对关键词库进行去重

 具体操作为:1方案,将原有的null值通过remove删除

       2方案:将原有的列表转化为集合,再转化为列表(此方法可能会删除重复的,但有用的词汇,再做tfidf时会有误差,不建议再自然语言处理中使用这种方法)

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