import unittest
import re
import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd
from scipy.sparse import csr_matrix


# Helper functions
def _require_success(test_case, condition, failure_message):
    if not condition:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail()

def _check_success(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail()

class TestUserCode(unittest.TestCase):
    # Test that everything is imported correctly
    def test_imports(self):
        import user_code
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "pd"), 
            "`pd` is not declared"
        )
        _require_success(
            self,
            user_code.pd == pd,
            "`pd` is declared, but it's not `pandas` library"
        )
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "TfidfVectorizer"), 
            "`TfidfVectorizer` is not declared"
        )
        _require_success(
            self,
            user_code.TfidfVectorizer == TfidfVectorizer,
            "`TfidfVectorizer` is declared, but it's not `sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer`"
        )
        self._testMethodName = "imports are correct"

    # Test original corpus
    def test_corpus(self):
        import user_code
        expected = pd.read_csv(
    'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/c68c1f2e-2c90-4d5d-8db9-1e97ca89d15e/section_3/chapter_4/example_corpus.csv')
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "corpus"), 
            "`corpus` is not declared"
        )
        _check_success(
            self,
            expected.equals(user_code.corpus),
            "`corpus` contains correct value",
            "`corpus` shouldn't be modified"
        )

    # Test that tfidf_vectorizer is declared correctly
    def test_tfidf_vectorizer(self):
        import user_code
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "tfidf_vectorizer"), 
            "`tfidf_vectorizer` is not declared"
        )
        _require_success(
            self, 
            isinstance(user_code.tfidf_vectorizer, TfidfVectorizer), 
            "`tfidf_vectorizer` is not an instance of `TfidfVectorizer`"
        )
        _require_success(
            self, 
            user_code.tfidf_vectorizer.ngram_range == (1, 3), 
            "`tfidf_vectorizer` should work with and only with unigrams, bigrams, and trigrams"
        )
        self._testMethodName = "`tfidf_vectorizer` is defined correctly"

    # Test tfidf_matrix computation
    def test_tfidf_matrix(self):
        import user_code
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "corpus"), 
            "`corpus` is not declared"
        )
        _require_success(
            self, 
            isinstance(user_code.corpus, pd.DataFrame), 
            "`corpus` is not a DataFrame"
        )
        _require_success(
            self, 
            "Document" in user_code.corpus.columns, 
            "`corpus` doesn't contain `'Document'` column"
        )
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "tfidf_matrix"), 
            "`tfidf_matrix` is not declared"
        )
        tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 3))
        tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(user_code.corpus['Document'])
        _check_success(
            self,
            user_code.tfidf_matrix.shape == tfidf_matrix.shape and (user_code.tfidf_matrix - tfidf_matrix).nnz == 0,
            "`tfidf_matrix` is computed correctly",
            "`tfidf_matrix` is not computed correctly"
        )

    # Test tfidf_matrix_df conversion
    def test_tfidf_matrix_df(self):
        import user_code
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "tfidf_vectorizer"), 
            "`tfidf_vectorizer` is not declared"
        )
        _require_success(
            self, 
            isinstance(user_code.tfidf_vectorizer, TfidfVectorizer), 
            "`tfidf_vectorizer` is not an instance of `TfidfVectorizer`"
        )
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "tfidf_matrix"), 
            "`tfidf_matrix` is not declared"
        )
        _require_success(
            self, 
            isinstance(user_code.tfidf_matrix, csr_matrix), 
            "`tfidf_matrix` is not a `csr_matrix`"
        )
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "tfidf_matrix_df"), 
            "`tfidf_matrix_df` is not declared"
        )
        tfidf_matrix_df = pd.DataFrame(user_code.tfidf_matrix.toarray(), columns=user_code.tfidf_vectorizer.get_feature_names_out())
        _check_success(
            self,
            tfidf_matrix_df.equals(user_code.tfidf_matrix_df),
            "`tfidf_matrix_df` is computed correctly",
            "`tfidf_matrix_df` is not computed correctly"
        )

    # Test print statement
    def test_print(self):
        with open("user_code.py", "r") as f:
            user_code_text = f.read()
        _check_success(
            self,
            re.search(r"print *\( *tfidf_matrix_df *\[ *(?P<quote>[\\"'])medical(?P=quote) *\] *\. *values *\)", user_code_text),
            "print statement is correct",
            "print statement is not correct"
        )


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

Explorez les principes fondamentaux du traitement automatique du langage naturel (TALN) en apprenant les techniques essentielles de prétraitement du texte et les méthodes de représentation des données textuelles. Acquérez une expérience pratique avec les outils utilisés pour nettoyer, analyser et interpréter les informations textuelles. Développez les compétences nécessaires pour transformer le langage brut en informations structurées, posant ainsi une base solide pour des applications avancées en intelligence artificielle et en apprentissage automatique.

Explorez les fondamentaux du prétraitement de texte afin de préparer le texte brut pour l'analyse. Découvrez la tokenisation du texte, l'élimination des mots vides et la personnalisation de la tokenisation à l'aide d'expressions régulières.

Découvrez comment les mots peuvent être réduits à leur forme de base grâce à la racinisation et à la lemmatisation.
Maîtrise de l'étiquetage des parties du discours pour enrichir le texte avec un contexte grammatical et application de la lemmatisation sensible au POS.

Découvrez comment le texte peut être représenté par des nombres à l'aide de modèles d'espace vectoriel. Expérimentez concrètement en implémentant et en personnalisant deux modèles d'espace vectoriel populaires : sac de mots et TF-IDF.

Acquérir une compréhension approfondie des représentations vectorielles de mots et de leur capacité à capturer la signification sémantique. Explorer les architectures CBoW et Skip-gram utilisées dans Word2Vec, et les mettre en œuvre soi-même.

Défi : TF-IDF

Solution

Awesome!

Défi : TF-IDF

Solution