Python sklearn TfidfVectorizer不起作用

Question

我正在尝试使用具有分析器功能的TF-IDF。此函数返回单词ngram。

当我尝试fit_transform函数时，我的问题来了，它似乎停止了执行并且什么也不做。我不知道为什么，也没有找到任何解决方案。我正在使用Anaconda Navigator。代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def ngrams(string, n=3):
    string = re.sub(r'[,-./]|\sBD',r'', string)
    ngrams = zip(*[string[i:] for i in range(n)])
    return [''.join(ngram) for ngram in ngrams]

def main():
    termList = getListofTerms(path)
    print("Start TF-IDF")
    vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=1, analyzer=ngrams)
    tf_idf_matrix = vectorizer.fit_transform(termList)
    print("Completed")

if __name__ = '__main__':
    main()

术语列表包含550.000个元素，包含1、2、3、4或5个单词。运行代码时的输出是：

In [1]: runfile('test.py', wdir='D:/tests')
Start TD-IDF

In [1]:

它从不打印主函数的最后一行，并且不会引发任何错误，因此我非常困惑，不知道如何解决此问题