Python 清除的文本数据集上的TfidfVectorizer错误

我正在尝试对情绪数据集进行矢量化。它具有给定的评论文本和标签。当我尝试对数据集进行矢量化时，会出现一个名为“LazyCorpusLoader”的错误，对象不可编辑

审查结果如下所示

• 删除html标记
• 标记文本以删除标点符号
• 删除停止词
• 词性标注
• 使文本柠檬化

在此之后，my dataframe reviewdataset_df有以下列：

评论\u清理->清理评论文本

情绪->情绪标签为积极或消极

然后我用下面的代码分割数据集

#splitting data set into training and testing
X_train,X_test,Y_train,Y_test =train_test_split(reviewDataset_Df.head(10000).review_clean,reviewDataset_Df.head(10000).SENTIMENT,test_size=0.20,random_state=0,shuffle=True)                                          

print('Training data count:'+str(len(X_train)))
print('Test data count:'+str(len(X_test)))

这很有效

然后我使用矢量器使用下面的代码

#vectorizer
tfidf=TfidfVectorizer(sublinear_tf=True,min_df=3,stop_words=english,norm='l2',encoding='utf-8',ngram_range=(1,3))
print("rr")
train_features=tfidf.fit_transform(X_train)
test_features=tfidf.transform(X_test)
train_labels=Y_train
test_labels=Y_test

这将给出一个错误，如下所示： 返回冻结集（停止） TypeError:“LazyCorpusLoader”对象不可编辑

我搜索并尝试了一些无效的解决方案。如何克服这个错误。我需要对数据集进行矢量化，以便为推荐系统进行培训

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注意：我在互联网上搜索并阅读了stackoverflow中类似的问题，但找不到正确的答案。

没有正确的错误跟踪，我们只能猜测

由于错误涉及到

stop

，我猜您的变量

english

——它根本不在您共享的代码中——设置不当，而不是一组单词

你可能想用

stop\u words=“english”

来代替