Film incelemelerinin kelime haznesinin boyutu
Bu egzersizde, movies inceleme veri kümesinin bir örneğini kullanarak kelime haznesinin boyutunu sınırlamanın farklı yollarını pratik edeceksin. İlk sütun review olup object türündedir; ikinci sütun ise label olup, olumsuz bir inceleme için 0, olumlu bir inceleme için 1 değerini alır.
Kullanacağın üç yöntem, metin sütununu her incelemede bir kelimenin ya da ifadenin sayısını yakalayan yeni sayısal sütunlara dönüştürecek. Her yöntem nihayetinde farklı sayıda yeni özellik (feature) oluşturacaktır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Duygu Analizi
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# Build the vectorizer, specify size of vocabulary and fit
vect = CountVectorizer(____=____)
vect.fit(movies.review)
# Transform the review column
X_review = vect.transform(movies.review)
# Create the bow representation
X_df = pd.DataFrame(X_review.toarray(), columns=vect.get_feature_names())
print(X_df.head())