我正在寻找一种比scikit-learn的CountVectorizer更高效的n-gram计数向量化实现。我已经确定CountVectorizer.transform()调用是软件中一个巨大的瓶颈，如果我们能够使管道的这一部分更高效，将显著提高模型的吞吐量。拟合时间不重要，我们只关注变换时间。最终输出必须是scipy.sparse向量。如果有人有任何关于潜在替代方案的建议，将不胜感激。

回答：

你试过HashingVectorizer吗？它稍微快一些（如果我记得没错的话，最多可达2倍）。下一步是分析代码，去掉CountVectorizer或HashingVectorizer中你不使用的功能，并在再次分析后用优化的Cython代码重写剩余部分。

Vowpal Wabbit的基本特征处理默认使用哈希技巧，可能会给你一些关于可实现目标的提示。