如何从大量的文本数据中提取有用的信息？这是自然语言处理（NLP）和机器学习中一个常见的问题。sklearn.feature_extraction.text 是一个专门用于文本特征提取的模块，它在文本挖掘、搜索引擎、情感分析等多个领域有广泛的应用。

CountVectorizer

CountVectorizer 是一个用于将文本数据转换为词频矩阵的工具。在这个矩阵中，行代表文档（例如，一篇文章或一条评论），列代表词汇表中的单词，而矩阵中的每个元素代表相应文档中相应单词出现的次数。

CountVectorizer 有多个参数，其中一些常用的包括：

• max_features：限制输出矩阵的特征数量。
• min_df 和 max_df：限制单词必须出现在的最少和最多的文档数量。
• stop_words：指定需要忽略的常见词（例如，“和”，“是”等）