TF-IDF-векторы для TED-выступлений

В этом упражнении вам предоставлен корпус ted, содержащий транскрипты 500 TED-выступлений. Ваша задача — сгенерировать TF-IDF-векторы для этих выступлений.

В следующем уроке мы используем эти векторы для создания рекомендаций похожих выступлений на основе транскриптов.

Это упражнение является частью курса

Конструирование признаков для NLP на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Импортируйте TfidfVectorizer из sklearn.
Создайте объект TfidfVectorizer и назовите его vectorizer.
Сгенерируйте tfidf_matrix для ted с помощью метода fit_transform().

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import TfidfVectorizer
from ____ import ____

# Create TfidfVectorizer object
____

# Generate matrix of word vectors
tfidf_matrix = vectorizer.____(____)

# Print the shape of tfidf_matrix
print(tfidf_matrix.shape)

Редактировать и запускать код