Ahora, utilizarás tu nuevo corpus y diccionario gensim para ver los términos más comunes por documento y en todos los documentos. Puedes utilizar tu diccionario para buscar los términos. ¡Adivina cuáles son los temas y no dudes en explorar más documentos en IPython Shell!

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

defaultdict nos permite inicializar un diccionario que asignará un valor por defecto a claves inexistentes. Proporcionando el argumento int, podemos asegurarnos de que a cualquier clave inexistente se le asigne automáticamente el valor por defecto 0. Esto lo hace ideal para almacenar el recuento de palabras en este ejercicio.
itertools.chain.from_iterable() nos permite iterar por un conjunto de secuencias como si fueran una secuencia continua. Utilizando esta función, podemos iterar fácilmente por nuestro objeto corpus (que es una lista de listas).

El quinto documento de corpus se almacena en la variable doc, que se ha ordenado de forma descendente.

¿Qué son los vectores de palabras?

Introducción al procesamiento de lenguaje natural en Python

Ejercicio interactivo práctico