Свайпніть щоб показати меню

Challenge: Creating a Bag of Words

Завдання

Swipe to start coding

Your task is to display the vector for the 'graphic design' bigram in a BoW model:

Import the CountVectorizer class to create a BoW model.
Instantiate the CountVectorizer class as count_vectorizer, configuring it for a frequency-based model that includes both unigrams and bigrams.
Utilize the appropriate method of count_vectorizer to generate a BoW matrix from the 'Document' column in the corpus.
Convert bow_matrix to a dense array and create a DataFrame from it, setting the unique features (unigrams and bigrams) as its columns. Assign this to the variable bow_df.
Display the vector for 'graphic design' as an array, rather than as a pandas Series.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 5

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Завдання

Swipe to start coding

Your task is to display the vector for the 'graphic design' bigram in a BoW model:

Import the CountVectorizer class to create a BoW model.
Instantiate the CountVectorizer class as count_vectorizer, configuring it for a frequency-based model that includes both unigrams and bigrams.
Utilize the appropriate method of count_vectorizer to generate a BoW matrix from the 'Document' column in the corpus.
Convert bow_matrix to a dense array and create a DataFrame from it, setting the unique features (unigrams and bigrams) as its columns. Assign this to the variable bow_df.
Display the vector for 'graphic design' as an array, rather than as a pandas Series.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 5