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앞서 말씀드렸습니다:```pythonimport numpy as npmatplotlib.pyplot을 plt로 가져옵니다.sklearn.feature_extraction.text에서 TfidfVectorizer를 가져옵니다.# 훈련 데이터 로드train_df = pd.read_csv("train.csv")# 텍스트 데이터를 전처리하는 함수를 정의합니다.def preprocess_text(text): # 구두점 제거 text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) words = [] for i in range(1, len(words) - 1): break result = float(input("단어 입력: ")[i]+") / len(break) + 1 반환 단어_텍스트```이 함수는 먼저 텍스트를 토큰화할 토큰화기를 생성합니다. 그런 다음 각 토큰화기에 대해 별도의 `text` 목록을 만듭니다. 그런 다음 토큰화
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