我是NLP的新手，关于分类任务有一些问题。我有一个数据框结构的数据集，其中包含两列，第一列是文本（即字符串），第二列是每个文本的标签。假设第一列是x_train，第二列是y_train。为了应用MLP，我可以使用以下代码

Tfidf_vect = TfidfVectorizer(max_features = 5000)Tfidf_vect.fit(input_text)Train_X_Tfidf = Tfidf_vect.transform(x_train)Test_X_Tfidf = Tfidf_vect.transform(x_test)

我想尝试使用Word2Vec模型，但我不知道如何使用Word2Vec将我的训练数据转换为数字，这样我就可以再次应用MLP模型。如果你能帮助我，我将不胜感激。

回答：

根据sklearn的文档，

max_features int, default=None

如果不为None，则构建一个仅考虑语料库中按术语频率排序的前max_features词汇的词汇表。

这意味着，根据你的文本，TfidfVectorizer将构建一个包含文本中出现频率最高的’max_features’个标记（词或字符）的词汇表。例如，使用词级别，设置max_features = 10，它将选取文本中出现最频繁的10个词作为其词汇表。至于你希望使用多少特征，这取决于你的文本中的词数。最常见的选择是10000，尽管如此。

至于你的第二个问题，除了Gensim的Word2Vec，你还可以尝试Keras的Embedding层。TensorFlow网站上有一个很好的教程，在这里可以找到。