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使用 linear_kernel 或cosine_similarityfor 时TfIdfVectorizer，出现错误“内核已死亡，正在重新启动”。

我正在为 TfID 方法 Vectorizer 和fit_transform一些文本数据运行 scikit 学习函数，如下例所示，但是当我想计算距离矩阵时，我收到错误"Kernel dead, restarting "。

无论我使用的是cosine_similarity还是linear_kernel函数：

tf = TfidfVectorizer(analyzer='word' stop_words='english')
tfidf_matrix = tf.fit_transform(products['ProductDescription'])

 --cosine_sim = linear_kernel(tfidf_matrix, tfidf_matrix)
 --cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix)

也许问题是我的数据的大小？

我的 tiidf 矩阵是 (178350,143529)，它应该生成一个 (178350,178350) cosine_sim 矩阵。