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 la variable 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.