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  3. Python으로 배우는 Sentiment Analysis
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Exercise

제품 리뷰로 BOW 만들기

앞에서 작은 데이터셋으로 BOW를 연습해 보셨죠. 이제 Amazon 제품 리뷰 샘플에 적용해 보겠습니다. 데이터는 reviews라는 이름으로 불러와 두었고 두 개의 열이 있습니다. 첫 번째 열은 score이며, 리뷰가 부정이면 0, 긍정이면 1입니다. 두 번째 열은 review로, 고객이 작성한 리뷰 텍스트를 담고 있어요. IPython 셸에서 자유롭게 데이터를 살펴보셔도 됩니다.

이번 과제는 review 열을 사용해 BOW vocabulary를 만드는 것입니다.

벡터라이저에서 .get_feature_names() 메서드를 호출하면 vocabulary의 모든 요소 목록을 얻을 수 있다는 점을 기억하세요.

Instructions

100 XP
  • 최대 특성 수를 지정하여 CountVectorizer 객체를 생성하세요.
  • 벡터라이저를 fit하세요.
  • fit된 벡터라이저로 transform하세요.
  • 희소 행렬을 밀집 배열로 변환한 뒤, 열 이름을 올바르게 지정하여 DataFrame을 생성하세요.