เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

TfIdf ครั้งแรกของคุณ

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ลองใช้วิธี TfIdf กับชุดข้อมูลขนาดเล็กชื่อ annak ซึ่งประกอบด้วยประโยคแรกของนวนิยายเรื่อง Anna Karenina โดย Leo Tolstoy

โจทย์คือการทำงานกับชุดข้อมูลนี้และนำฟังก์ชัน TfidfVectorizer() มาใช้ ทบทวนไว้ว่าการแปลงข้อความให้เป็นตัวเลขคือก้าวแรกในการวิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความ และ TfIdf vectorizer ก็เป็นอีกวิธีหนึ่งในการสร้าง vocabulary จากคอลัมน์ sentiment ของเรา

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Sentiment Analysis ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • นำเข้าฟังก์ชันสำหรับสร้าง TfIdf vectorizer จาก sklearn.feature_extraction.text
  • เรียกใช้ฟังก์ชัน TfidfVectorizer() แล้ว fit กับชุดข้อมูล annak
  • แปลงข้อมูลด้วย vectorizer

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Import the required function
____

annak = ['Happy families are all alike;', 'every unhappy family is unhappy in its own way']

# Call the vectorizer and fit it
anna_vect = ____.___(annak)

# Create the tfidf representation
anna_tfidf = anna_vect.____(annak)

# Print the result 
print(anna_tfidf.toarray())
แก้ไขและรันโค้ด