doc2bow expects an array of unicode tokens on input not a single string 请给出解决代码

假设输入的字符串为text，可以使用nltk库中的word_tokenize函数将其分词，然后将分词结果转换成unicode类型的列表，再使用gensim库中的corpora.Dictionary类将其转换成词袋表示。

示例代码：

import nltk
from gensim import corpora

# 分词
tokens = nltk.word_tokenize(text)
# 转换为unicode类型的列表
tokens = [token.lower() for token in tokens if token.isalpha()]
unicode_tokens = [token.encode('utf8') for token in tokens]
# 创建词袋表示
dictionary = corpora.Dictionary([unicode_tokens])
bow_corpus = [dictionary.doc2bow(unicode_tokens)]