tf-idf 病态学习将“词”与词分开

Question

我与在那里如果是在这种格式中找到的单词在文本分类问题工作的“字”，将有不同的重要性，从如果以这种格式发现字 ，所以我尝试这个代码

    import re

    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

    sent1 = "The cat sat on my \"face\" face"

    sent2 = "The dog sat on my bed"

    content = [sent1,sent2]

    vectorizer = CountVectorizer(token_pattern=r"(?u)\b\w\w+\b|!|\?|\"|\'")

    vectorizer.fit(content)

    print (vectorizer.get_feature_names()) 

结果是

    ['"', 'bed', 'cat', 'dog', 'face', 'my', 'on', 'sat', 'the']

我希望它在的地方

    ['bed', 'cat', 'dog', 'face','"face"' 'my', 'on', 'sat', 'the']