НачатьНачать бесплатно

Сравнение представлений BoW и TF-IDF

Вы работаете в аналитической команде компании, выпускающей носимые устройства. Ваша задача — помочь менеджерам по продукту разобраться в отзывах покупателей о новых умных часах. Текст уже предобработан, и вы создали два представления: bow_matrix с помощью CountVectorizer() и tfidf_matrix с помощью TfidfVectorizer(). В этом упражнении вы визуализируете и сравните их, чтобы лучше понять, как каждое из них отражает важность слов.

Это упражнение является частью курса

Обработка естественного языка (NLP) на Python

Посмотреть курс

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()
Редактировать и запускать код