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Tf-idf avec Wikipédia

À vous de jouer pour déterminer de nouveaux termes significatifs pour votre corpus en appliquant le tf-idf de gensim. Vous disposez à nouveau des mêmes objets de corpus et de dictionnaire créés dans les exercices précédents : dictionary, corpus et doc. Le tf-idf donnera-t-il des résultats plus intéressants au niveau du document ?

TfidfModel a été importé pour vous depuis gensim.models.tfidfmodel.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction au Natural Language Processing (NLP) en Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create a new TfidfModel using the corpus: tfidf
tfidf = ____

# Calculate the tfidf weights of doc: tfidf_weights
tfidf_weights = ____

# Print the first five weights
print(____)
Modifier et exécuter le code