Ahora, usarás tu nuevo corpus y diccionario de gensim para ver los términos más comunes por documento y en todos los documentos. Puedes usar tu diccionario para buscar los términos. Intenta adivinar cuáles son los temas y siéntete libre de explorar más documentos en el IPython Shell.

Tienes acceso a los objetos dictionary y corpus que creaste en el ejercicio anterior, además de defaultdict de Python y itertools para ayudarte a crear estructuras de datos intermedias para el análisis.

defaultdict nos permite inicializar un diccionario que asigna un valor por defecto a las claves inexistentes. Si pasamos el argumento int, nos aseguramos de que cualquier clave inexistente reciba automáticamente el valor 0. Esto lo hace ideal para almacenar los conteos de palabras en este ejercicio.
itertools.chain.from_iterable() nos permite iterar por un conjunto de secuencias como si fueran una única secuencia continua. Con esta función, podemos recorrer fácilmente nuestro objeto corpus (que es una lista de listas).

El quinto documento de corpus está almacenado en la variable doc, que se ha ordenado en orden descendente.

¿Qué son los vectores de palabras?

Introducción al Natural Language Processing en Python

ejercicio interactivo práctico