[NHẠC] Là một phần của việc
sử dụng bộ dữ liệu này, điều đầu tiên chúng ta sẽ làm
giống như trong bài học này, chúng ta sẽ xây dựng
một vectơ đếm từ. Xây dựng vecto đếm từ
cho mỗi một đánh giá. Thông thường bạn phải thực hiện điều này
và giải thích những gì liên quan đến đánh giá, tách từ, được gọi là
tokenizing, xây dựng vectơ đếm. Nhưng một trong những điều tuyệt vời
khi sử dụng các công cụ trong khóa học này là chỉ có một câu lệnh,
chúng ta có thể xây dựng vecto đếm từ. Trong products, tôi sẽ thêm một cột mới gọi là word_count, cho
việc đếm từ của chúng ta. Nếu bạn chỉ gọi
graphlab.text_analytics, đó là một hộp công cụ phân tích
văn bản cho một loạt các chức năng, có một cái được gọi là count_words. Chú ý có một cái được gọi là count_ngrams 
nếu bạn muốn sử dụng bi_grams, tri_grams và vân vân. Và cũng như đầu vào, tôi sẽ
đưa các sản phẩm này là frame, nhưng tôi sẽ gọi nó để đếm
các từ trong cột đánh giá. Và chúng ta sẽ thực hiện
điều đó, nó đã hoàn tất. Bây giờ nếu chúng ta nhìn vào bảng sản phẩm khác,
ở đầu bảng bạn sẽ thấy rằng chúng ta có
cột thứ tư word_count. Chúng ta sẽ khám phá nhiều hơn nữa. Nhưng bạn thấy với đánh giá
đầu tiên bao gồm từ "and" năm lần, "stick" một lần. Có thể đó là lý do nó không phải một đánh giá
sản phẩm tốt như các đánh giá khác. [NHẠC]