Vettori tf-idf per i TED Talk

In questo esercizio ti viene fornito un corpus ted che contiene le trascrizioni di 500 TED Talk. Il tuo compito è generare i vettori tf-idf per questi talk.

In una lezione successiva useremo questi vettori per generare consigli di talk simili in base alla trascrizione.

Questo esercizio fa parte del corso

Feature Engineering per NLP in Python

Visualizza il corso

Istruzioni dell'esercizio

Importa TfidfVectorizer da sklearn.
Crea un oggetto TfidfVectorizer. Chiamalo vectorizer.
Genera tfidf_matrix per ted usando il metodo fit_transform().

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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)

Modifica ed esegui il codice