比较 BoW 与 TF-IDF 表示
您是可穿戴科技公司分析团队的一员。您的目标是帮助产品经理理解用户对新款智能手表的反馈。您已经完成了文本预处理，并创建了两种表示：使用 CountVectorizer() 得到的 bow_matrix，以及使用 TfidfVectorizer() 得到的 tfidf_matrix。在本练习中，您将对二者进行可视化与比较，以更好地理解它们如何刻画词语的重要性。
本练习是课程的一部分
Python 中的自然语言处理（NLP）
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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()