在scikit-learn或nltk中，分类器通常会考虑词频或TF-IDF。
我想在分类时同时考虑词频和句子结构。我有15个类别的问句，每个类别都有一个包含换行符的句子的文本文件。
“城市”类别包含以下句子：
奥巴马出生在哪个城市？如果我只考虑词频，那么以下句子可能不会被考虑，因为数据集中没有与查询句子匹配的“奥巴马”或“城市”。
1. 哈利出生在哪个地方？ 2. 哈利出生在哪个城市？有没有一种分类器可以同时考虑词频和句子结构？这样在训练后，它也能对具有相似句子结构的输入查询进行分类。
回答：
你可以同时在ngram和unigram上训练tf-idf。在Scikit Learn中，你可以指定ngram_range来决定考虑的范围：如果你设置为训练到3-gram，你将存储像“在哪个地方”这样的词组合的频率，这对于问句的类型是很有指示性的。
