Ein Bag-of-Words ist ein Ansatz, um Text in eine numerische Form zu überführen.

In dieser Übung wendest du ein BOW auf die Liste annak an, bevor du in der nächsten Übung zu einem größeren Datensatz übergehst.

Deine Aufgabe ist es, mit dieser Liste zu arbeiten und mithilfe des CountVectorizer() ein BOW zu erstellen. Diese Transformation ist dein erster Schritt, um die Stimmung eines Textes zu verstehen. Achte auf Wörter, die eine starke Sentiment‑Wirkung haben könnten.

Denk daran: Die Ausgabe eines CountVectorizer() ist eine Sparse-Matrix, die nur Einträge speichert, die ungleich null sind. Um dir den tatsächlichen Inhalt dieser Matrix anzusehen, wandeln wir sie mit der Methode .toarray() in ein dichtes Array um.

Beachte, dass du in diesem Fall das Argument max_features nicht angeben musst, da der Text kurz ist.

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