토다와 바로 지금, 당신이 원하던 정보를 토다와 주소: https://tinyurl.com/2xx9k2c8 토다와 같은 질문을 드렸습니다.이러한 질문에 대한 답답변은 다음과 같습니다앞서 언급한 것과 동일한 기능을 구현할 수 있습니다:```pythonimport numpy as npfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer를 tf로 가져옵니다.# 훈련 데이터 로드train_data = pd.read_csv("train.csv")test_data["text"] = train_dataset.apply(lambda x: true, y: true)# 텍스트 전처리토큰화기 = 토큰라이저.텍스트_투_시퀀스(텍스트)model.fit(X_train, y_train)# 특징 추출features = tokenizer.fit_transform(X_test, y_test)new_feature = FeatureFeature(features, key=lambda, inplace=True)new_labels = NeuralLabels(tokenizer, labels)new_buffer = Newbuffers(tok

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