เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

เวกเตอร์ tf-idf สำหรับ TED Talks

ในแบบฝึกหัดนี้ มี corpus ชื่อ ted ที่รวบรวมสคริปต์จาก TED Talks จำนวน 500 รายการไว้ให้แล้ว โดยมีเป้าหมายคือสร้างเวกเตอร์ tf-idf สำหรับบทพูดเหล่านี้

ในบทเรียนถัดไป เราจะนำเวกเตอร์เหล่านี้ไปใช้สร้างระบบแนะนำบทพูดที่คล้ายคลึงกันโดยอิงจากสคริปต์

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Feature Engineering for NLP in Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • Import TfidfVectorizer จาก sklearn
  • สร้างออบเจ็กต์ TfidfVectorizer แล้วตั้งชื่อว่า vectorizer
  • สร้าง tfidf_matrix สำหรับ ted โดยใช้เมธอด fit_transform()

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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)
แก้ไขและรันโค้ด