我已经成功实现了SVM分类器。我没有使用scikit方法。目前我正在用不同类型的数据进行训练。现在，我想对单个文本输入进行测试。我尝试使用pandas，但随后不得不改变我的方法，所以我决定不使用它。该分类器用于情感分析，带有积极、消极和中性标签。输入分类器的数据集由来自Twitter的推文组成。这里是我的分类器： https://pastebin.com/JZ5LVLW7

因此，我需要帮助设计一个Python函数，该函数可以接受字符串输入，与我的特征列表进行比较，并生成一个二进制向量。如果有其他替代方案，请提出建议。示例：如果我的文本输入是“足球在欧洲是一项受欢迎的运动”，那么，提议的函数将扫描特征列表（已通过测试数据生成），如果特征词如“足球”、“受欢迎”、“运动”、“欧洲”在特征列表中存在，它将附加1，否则附加0。因此，经过函数扫描后，输出应类似于[…, 1,0,1,1,0,0,0,…]。

回答：

创建一个包含你感兴趣的词汇表，并创建一个相同大小的热编码器。读取文本文件，如果在你的词汇表中找到这些词，就更新热编码器。这段代码应该可以工作。

vocabulary = ['Football', 'Europe'] # 在这里放入你的目标词汇
hot_encoder = [0] * len(vocabulary)
binary_bag = dict(zip(vocabulary, hot_encoder))
with open('text.txt', 'r') as f: # 在这里放入你的文本样本
    words = [word for line in f for word in line.split()]
    for word in words:
        if word in vocabulary and binary_bag[word] == 0:
            binary_bag[word] = 1