我在一堆消息上利用了词袋模型，如下所示：
bow_transformer = CountVectorizer(analyzer=split_into_lemmas).fit(messages['message'])
B4 = bow_transformer.transform([msg4])
print B4
print bow_transformer.get_feature_names()[6736]
print bow_transformer.get_feature_names()[8013]
（0， 1158） 1
（0， 1899） 1
（0， 2897） 1
（0， 2927） 1
(0, 4021） 1
（0， 6736） 2
（0， 7111） 1
（0， 7698） 1
（0， 8013） 2说
u
我需要的是给出像"说"这样的词提取其 ID "6736"（反之亦然bow_transformer.get_feature_names()[6736]正在捐赠的东西）？！
您应该使用 vocabulary_ 属性：
>>> bow_transformer.vocabulary_.get('say')
6736