Explorando los vectores de texto, parte 2

Utilizando la función return_weights() que escribiste en el ejercicio anterior, ahora vas a extraer las palabras principales de cada documento en el vector de texto, devolver una lista de los índices de palabras y utilizar esa lista para filtrar el vector de texto hasta esas palabras principales.

Este ejercicio forma parte del curso

Preprocesamiento para machine learning en Python

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Instrucciones de ejercicio

Llama a return_weights() para que te devuelva las palabras más ponderadas de ese documento.
Llama a set() en el filter_list devuelto para eliminar los números duplicados.
Llama a words_to_filter, pasando los siguientes parámetros: vocab para el parámetro vocab, tfidf_vec.vocabulary_ para el parámetro original_vocab, text_tfidf para el parámetro vector, y 3 para coger las top_n 3 palabras ponderadas de cada documento.
Por último, pasa ese conjunto filtered_words a una lista para utilizarlo como filtro del vector texto.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

def words_to_filter(vocab, original_vocab, vector, top_n):
    filter_list = []
    for i in range(0, vector.shape[0]):
    
        # Call the return_weights function and extend filter_list
        filtered = ____(vocab, original_vocab, vector, i, top_n)
        filter_list.extend(filtered)
        
    # Return the list in a set, so we don't get duplicate word indices
    return ____(filter_list)

# Call the function to get the list of word indices
filtered_words = ____(____, ____, ____, ____)

# Filter the columns in text_tfidf to only those in filtered_words
filtered_text = text_tfidf[:, list(____)]

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