def __init__(self, texts, ids, vocabulary=None, encoding='<STR_LIT:utf-8>'):
this_dir, this_filename = os.path.split(__file__)<EOL>es_stopwords = pd.read_csv(os.path.join(this_dir, '<STR_LIT>'),<EOL>header=None, encoding='<STR_LIT:utf-8>')<EOL>es_stopwords = list(np.squeeze(es_stopwords.values))<EOL>self._check_id_length(ids)<EOL>self.vectorizer = CountVectorizer(<EOL>input='<STR_LIT:content>', encoding=encoding, decode_error='<STR_LIT:strict>',<EOL>strip_accents='<STR_LIT:ascii>', lowercase=True, preprocessor=None,<EOL>tokenizer=None, stop_words=es_stopwords, ngram_range=(<NUM_LIT:1>, <NUM_LIT:1>),<EOL>analyzer='<STR_LIT>', max_df=<NUM_LIT>, min_df=<NUM_LIT:1>, max_features=None,<EOL>vocabulary=vocabulary, binary=False)<EOL>self.transformer = TfidfTransformer()<EOL>self.ids = None  <EOL>self.term_mat = None  <EOL>self.tfidf_mat = None  <EOL>self.reload_texts(texts, ids)<EOL>
Definido en la declaracion de la clase.

        Attributes:
            texts (list of str): Textos a clasificar.
            ids (list of str): Identificadores únicos para cada texto (debe
                tener la misma longitud que `texts`).
            vocabulary (list): Opcional. Vocabulario a tener en cuenta para la
                vectorización de los textos. Default: usa todas las palabras
                presentes en los textos, salvo los ES_stopwords.txt.
            encoding (str): Codificación de los textos en `texts` y en `ids`.