Esplorare i vettori di testo, parte 2

Usando la funzione return_weights() che hai scritto nell'esercizio precedente, ora estrarrai le parole principali da ciascun documento nel vettore di testo, restituirai un elenco degli indici delle parole e userai quell'elenco per filtrare il vettore di testo mantenendo solo quelle parole principali.

Questo esercizio fa parte del corso

Preprocessing per il Machine Learning in Python

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Istruzioni dell'esercizio

Chiama return_weights() per ottenere le parole con peso maggiore per quel documento.
Chiama set() sul filter_list restituito per rimuovere i numeri duplicati.
Chiama words_to_filter, passando questi parametri: vocab per il parametro vocab, tfidf_vec.vocabulary_ per il parametro original_vocab, text_tfidf per il parametro vector e 3 per ottenere le top_n 3 parole con peso maggiore da ciascun documento.
Infine, passa quell'insieme filtered_words in una lista da usare come filtro per il vettore di testo.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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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