tf-idf вектори для виступів TED

У цій вправі вам надано корпус ted, який містить транскрипти 500 виступів TED. Ваше завдання — згенерувати для них tf-idf вектори.

У наступному уроці ми використаємо ці вектори, щоб рекомендувати схожі виступи на основі транскриптів.

Ця вправа є частиною курсу

Інженерія ознак для NLP у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте TfidfVectorizer зі sklearn.
Створіть об'єкт TfidfVectorizer. Назвіть його vectorizer.
Згенеруйте tfidf_matrix для ted, використовуючи метод fit_transform().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)

Редагувати та запускати код