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Aprende Desafío: TF-IDF | Sección
/
Procesamiento de Lenguaje Natural
Sección 1. Capítulo 25
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bookDesafío: TF-IDF

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Dispone de un corpus de texto almacenado en la variable corpus. Su tarea es mostrar el vector para el unigram 'medical' en un modelo TF-IDF que incluya unigrams, bigrams y trigrams. Para ello:

  1. Importe la clase TfidfVectorizer para crear un modelo TF-IDF.
  2. Instancie la clase TfidfVectorizer como tfidf_vectorizer y configúrela para incluir unigrams, bigrams y trigrams.
  3. Utilice el método apropiado de tfidf_vectorizer para generar una matriz TF-IDF a partir de la columna 'Document' en el corpus y almacene el resultado en tfidf_matrix.
  4. Convierta tfidf_matrix a un array denso y cree un DataFrame a partir de él, estableciendo las características únicas (términos) como columnas. Almacene el resultado en la variable tfidf_matrix_df.
  5. Muestre el vector para 'medical' como un array.

Solución

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¿Cómo podemos mejorarlo?

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