특징 인덱스를 특징 이름과 매핑하기
강의 영상에서 CountVectorizer가 어휘를 반드시 사전순으로 인덱싱하지는 않는다는 점을 살펴봤습니다. 이번 연습에서는 각 특징 인덱스를 어휘의 해당 특징 이름과 매핑하는 방법을 익히겠습니다.
영상에서 사용했던 사자에 관한 세 문장을 그대로 사용합니다. 문장들은 corpus라는 리스트에 들어 있으며, 이미 콘솔에 출력되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 NLP 피처 엔지니어링
연습 안내
CountVectorizer객체를 인스턴스화하세요. 이름은vectorizer로 하세요.fit_transform()을 사용해corpus에 대한bow_matrix를 생성하세요.get_feature_names()메서드를 사용해 열 이름을 어휘의 해당 단어와 매핑하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create CountVectorizer object
vectorizer = ____
# Generate matrix of word vectors
bow_matrix = vectorizer.____(____)
# Convert bow_matrix into a DataFrame
bow_df = pd.DataFrame(bow_matrix.toarray())
# Map the column names to vocabulary
bow_df.columns = vectorizer.____
# Print bow_df
print(bow_df)