scikit-learn执行LDA时停用词被忽略及预处理不一致警告问题求解

• 编码读取错误：丹麦语包含æ、ø、å等特殊字符，你读取stopord.txt时未指定编码，Windows系统默认使用GBK/CP1252编码读取文件，导致特殊字符被转义为乱码（比如原词på被错误识别为pã），无法和评论中的正常丹麦语词汇匹配。
• 预处理规则不一致：CountVectorizer默认会对所有输入内容（包括你传入的停用词列表）执行转小写、分词操作，如果你的停用词表中的词汇存在大小写和评论不匹配、带多余空白字符的情况，向量化器处理停用词后得到的token会和原停用词不一致，最终导致停用词过滤失效。
• 停用词列表存在无效值：你用split('\n')分割文件内容时，如果停用词文件末尾有空行，会生成空字符串进入停用词列表，干扰匹配逻辑。

1. 修正停用词读取逻辑，指定UTF-8编码，同时统一转小写、过滤空值和首尾空白：

# 替换原有的停用词读取代码
with open('stopord.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    my_stop_words = [line.strip().lower() for line in f if line.strip()]

2. 显式指定向量化器的小写参数，保证预处理规则统一：

tf_vectorizer = CountVectorizer(
    max_df=0.95, 
    min_df=2, 
    max_features=no_features, 
    stop_words=my_stop_words,
    lowercase=True
)

3. （可选验证）读取停用词后可以打印部分词汇确认特殊字符无乱码，也可以手动取评论中的已知停用词，验证是否存在于处理后的my_stop_words列表中。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kristoffer Larsen