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Aprende Desafío: TF-IDF | Modelos Básicos de Texto
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Introducción al NLP con Python

bookDesafío: TF-IDF

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

  1. Importa la clase TfidfVectorizer para crear un modelo TF-IDF.
  2. Instancia la clase TfidfVectorizer como tfidf_vectorizer y configúrala para incluir unigrams, bigrams y trigrams.
  3. Utiliza el método apropiado de tfidf_vectorizer para generar una matriz TF-IDF a partir de la columna 'Document' en el corpus y guarda el resultado en tfidf_matrix.
  4. Convierte tfidf_matrix a un array denso y crea un DataFrame a partir de él, estableciendo las características únicas (términos) como columnas. Guarda el resultado en la variable tfidf_matrix_df.
  5. Muestra el vector para 'medical' como un array.

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¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 8
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  3. Utiliza el método apropiado de tfidf_vectorizer para generar una matriz TF-IDF a partir de la columna 'Document' en el corpus y guarda el resultado en tfidf_matrix.
  4. Convierte tfidf_matrix a un array denso y crea un DataFrame a partir de él, estableciendo las características únicas (términos) como columnas. Guarda el resultado en la variable tfidf_matrix_df.
  5. Muestra el vector para 'medical' como un array.

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