शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

TED Talks के लिए tf-idf वेक्टर

इस अभ्यास में, आपको एक कॉर्पस ted दिया गया है जिसमें 500 TED Talks के ट्रांसक्रिप्ट शामिल हैं. आपका काम इन टॉक्स के लिए tf-idf वेक्टर जनरेट करना है.

आगे के पाठ में, हम इन वेक्टरों का उपयोग ट्रांसक्रिप्ट के आधार पर मिलते-जुलते टॉक्स की सिफारिशें बनाने के लिए करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में NLP के लिए Feature Engineering

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • sklearn से TfidfVectorizer इम्पोर्ट करें.
  • एक TfidfVectorizer ऑब्जेक्ट बनाएँ. इसे vectorizer नाम दें.
  • fit_transform() मेथड का उपयोग करके ted के लिए tfidf_matrix जनरेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import TfidfVectorizer
from ____ import ____

# Create TfidfVectorizer object
____

# Generate matrix of word vectors
tfidf_matrix = vectorizer.____(____)

# Print the shape of tfidf_matrix
print(tfidf_matrix.shape)
कोड संपादित करें और चलाएँ