ÎncepețiÎncepe gratuit

Compararea reprezentărilor BoW și TF-IDF

Faci parte din echipa de analiză a unei companii de tehnologie purtabilă. Scopul tău este să îi ajuți pe managerii de produs să înțeleagă feedback-ul clienților despre noul smartwatch al companiei. Ai preprocesar deja textul și ai creat două reprezentări: bow_matrix cu CountVectorizer() și tfidf_matrix cu TfidfVectorizer(). În acest exercițiu, le vei vizualiza și compara pentru a înțelege mai bine cum surprinde fiecare importanța cuvintelor.

Acest exercițiu face parte din cursul

Procesarea Limbajului Natural (NLP) în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Convert BoW matrix to a DataFrame
df_bow = pd.DataFrame(
    ____,
    columns=vectorizer.____
)

# Plot the heatmap
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.heatmap(____, annot=True)
plt.title("BoW Scores Across Reviews")
plt.xlabel("Terms")
plt.xticks(rotation=45)
plt.ylabel("Documents")
plt.show()
Editează și rulează codul