Créer des vecteurs de fréquence de mots avec scikit-learn

Introduction au traitement du langage naturel en Python

Katharine Jarmul

Founder, kjamistan

Prédire le genre d'un film

  • Ensemble de données : résumés de films et genre correspondant
  • Objectif : créer des vecteurs sac de mots pour les résumés
    • Peut-on prédire le genre à partir des mots du résumé ?
Introduction au traitement du langage naturel en Python

CountVectorizer avec Python

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

df = ... # Load data into DataFrame
y = df['Sci-Fi']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( df['plot'], y, test_size=0.33, random_state=53)
count_vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
count_train = count_vectorizer.fit_transform(X_train.values)
count_test = count_vectorizer.transform(X_test.values)
Introduction au traitement du langage naturel en Python

Passons à la pratique !

Introduction au traitement du langage naturel en Python

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