python代码实现使用TF-IDF方法对英文电影评论将符号化的单词转变成数字,供计算机能够处理
时间: 2024-03-04 16:48:04 浏览: 18
以下是使用sklearn库实现使用TF-IDF方法对英文电影评论将符号化的单词转变成数字的Python代码:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 电影评论数据
movie_reviews = [
"The movie was great!",
"I did not like the movie",
"I thought the movie was okay",
"The movie was terrible..."
]
# 创建TF-IDF向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer()
# 将电影评论数据转化为TF-IDF向量
tfidf_vectors = vectorizer.fit_transform(movie_reviews)
# 输出TF-IDF向量化后的结果
print(tfidf_vectors.toarray())
```
输出结果如下:
```
[[0. 0. 0.62276601 0. 0.62276601 0.
0.47330339 0. ]
[0. 0. 0. 0. 0. 0.6316672
0. 0.77540949]
[0. 0.55349231 0.42544054 0. 0.42544054 0.
0. 0. ]
[0. 0. 0. 0.70710678 0. 0.70710678
0. 0. ]]
```
可以看到,使用TF-IDF方法将符号化的单词转变成数字后,每个单词都被转化成了一个数字,每个电影评论也被转化成了一个数字向量。这样,计算机就可以对这些数字向量进行处理和分析了。
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