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はじめての TfIdf

この演習では、レフ・トルストイの『アンナ・カレーニナ』の最初の一文を含む小さな annak データセットに、TfIdf 手法を適用します。

このデータセットを使って TfidfVectorizer() 関数を適用してください。テキストを数値に変換することは、テキストの感情を理解するための第一歩であることを思い出してください。Tfidf ベクトライザは、感情の列から語彙を構築するもう一つの方法です。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶSentiment Analysis

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演習の手順

  • sklearn.feature_extraction.text から TfIdf ベクトライザを作成する関数をインポートします。
  • TfidfVectorizer() 関数を呼び出し、annak データセットで fit します。
  • そのベクトライザを変換します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Import the required function
____

annak = ['Happy families are all alike;', 'every unhappy family is unhappy in its own way']

# Call the vectorizer and fit it
anna_vect = ____.___(annak)

# Create the tfidf representation
anna_tfidf = anna_vect.____(annak)

# Print the result 
print(anna_tfidf.toarray())
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