# doc_bowは初回のチュートリアルで作成した下記のnew_vecと同じ # >>> new_doc = "Human computer interaction" # >>> new_vec = dictionary.doc2bow(new_doc.lower().split()) # >>> print new_vec # [(0, 1), (1, 1)] # このことから、この場合のdoc_bowってのはある文章を表すベクトルと等価らしい doc_bow = [(0, 1), (1, 1)] print tfidf[doc_bow] # step 2 -- use the model to transform vectors [(0, 0.70710678), (1, 0.70710678)] corpus_tfidf = tfidf[corpus] for doc in corp