Transformando texto em números com BoW

Agora que você construiu um vocabulário a partir das avaliações de clientes, é hora de transformar cada avaliação em um formato numérico usando o modelo Bag-of-Words (BoW). Esta etapa cria uma matriz estruturada em que cada linha representa uma avaliação e cada coluna corresponde a uma palavra do vocabulário.

A lista cleaned_reviews e o vectorizer já ajustado estão pré-carregados para você.

Este exercicio faz parte do curso

Processamento de Linguagem Natural (NLP) em Python

Instruções do exercicio

Transforme cleaned_reviews em uma bow_matrix.
Imprima a representação BoW como um array NumPy.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Transform the reviews
bow_matrix = vectorizer.____(____)

# Print the BoW representation
print(____.____())

Editar e Executar Código

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Processamento de Linguagem Natural (NLP) em Python

IntermediárioNível de habilidade

4.9+

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Aprenda o essencial do processamento de texto em Processamento de Linguagem Natural (NLP). Domine técnicas como tokenização, remoção de stop words e pontuação, e normalização de texto com conversão para minúsculas, stemming e lematização para preparar dados textuais para análises e extração de insights.

Exercise 1: Introdução ao processamento de linguagem natural Exercise 2: Tokenização de sentenças e palavras Exercise 3: Fluxo de trabalho de NLP Exercise 4: Tratamento de stop words e pontuação Exercise 5: Removendo stop words Exercise 6: Removendo pontuação Exercise 7: Técnicas de normalização de texto Exercise 8: Letras minúsculas (lowercasing)Exercise 9: Stemming Exercise 10: Lematização

Transforme texto bruto em poderosas features numéricas. Crie representações Bag-of-Words e TF-IDF para capturar a importância das palavras entre documentos, depois explore embeddings como Word2Vec e GloVe para revelar padrões semânticos profundos. Visualize frequência, relevância e similaridade para dar vida aos seus dados de texto.

Exercise 1: Representação Bag-of-Words Exercise 2: Construindo vocabulário a partir de avaliações de clientes Exercise 3: Transformando texto em números com BoW

Exercicio Atual

Exercise 4: Análise de frequência em avaliações de produtos Exercise 5: Visualizando frequências de palavras Exercise 6: Vetorização TF-IDF Exercise 7: Representação TF-IDF do feedback de produtos Exercise 8: Comparando as representações BoW e TF-IDF Exercise 9: Embeddings Exercise 10: Explorando relações entre palavras com embeddings Exercise 11: Visualizando e comparando word embeddings

Aproveite o poder de modelos pré-treinados para realizar tarefas avançadas de classificação de texto. Use pipelines do Hugging Face para análise de sentimento, classificação por tópico e inferência de linguagem natural. Avalie similaridade semântica e correção gramatical com modelos de última geração, sem precisar construir nada do zero.

Exercise 1: Pipelines do Hugging Face para análise de sentimento Exercise 2: Analisando o sentimento de uma avaliação Exercise 3: Classificação em lote de várias avaliações Exercise 4: Comparando modelos em dados de avaliações rotuladas Exercise 5: Classificação zero-shot e QNLI Exercise 6: Classificação zero-shot de tickets de suporte Exercise 7: O texto responde à pergunta?Exercise 8: Similaridade de perguntas e correção gramatical Exercise 9: Detectando perguntas duplicadas Exercise 10: Verificando a correção gramatical

Mergulhe no coração das aplicações modernas de NLP com técnicas de classificação por tokens e geração de texto. Aprenda a extrair entidades significativas e estruturas gramaticais usando NER e marcação PoS. Domine perguntas e respostas extrativas e abstrativas, e explore tarefas avançadas de geração, incluindo sumarização, tradução e modelagem de linguagem usando pipelines do Hugging Face.

Exercise 1: Classificação de tokens Exercise 2: Identificando entidades nomeadas em manchetes de notícias Exercise 3: Marcação de Partes do Discurso para análise de texto Exercise 4: Question answering Exercise 5: Respondendo perguntas a partir de descrições de produtos Exercise 6: Gerando respostas naturais com QA abstrativo Exercise 7: Tarefas de geração de sequência Exercise 8: Resumindo notícias para insights rápidos Exercise 9: Traduzindo avaliações de clientes para o francês Exercise 10: Construindo um sistema de autocompletar para buscas Exercise 11: Parabéns