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अभ्यास

Twitter 항공사 감성 데이터에 TfIdf 적용

이제 TfIdf 방법을 사용해 피처를 만들어 보겠습니다. 계속해서 tweets 데이터셋을 사용해요.

이번 연습에서는 이전 레슨에서 배운 내용을 활용해 불용어를 제거하고, 토큰 패턴을 적용하며, n-gram을 지정합니다.

최종 출력은 TfidfVectorizer()로 생성한 열을 가진 DataFrame입니다. 이렇게 만든 DataFrame은 지도 학습 모델에 바로 전달할 수 있으며, 이는 다음 장에서 다룰 내용입니다.

निर्देश

100 XP
  • TfidfVectorizer와 ENGLISH_STOP_WORDS를 만들기 위해 필요한 패키지를 임포트하세요.
  • tweets 데이터셋의 text 열로부터 TfIdf 벡터라이저를 구축하세요. n-gram은 uni-gram과 bi-gram을 사용하고, 제공된 토큰 패턴으로 영숫자 문자만 포함하는 토큰을 사용하며, 불용어는 ENGLISH_STOP_WORDS를 지정하세요.
  • 학습에 사용한 것과 같은 열을 지정하여 벡터라이저를 변환하세요.
  • DataFrame() 함수에서 열 이름을 지정하세요.