Discussion :

[s2a07]

coucou les amis je m'excuse je suis perdu dan le code help me please

Code :

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import numpy as np 
 
#with open(r'C:\Users\User\Desktop\rockyou.txt', "r",encoding="ISO-8859-1") as f:
 #   lines = f.readlines()
df_result = pd.read_excel(r'C:\Users\User\Downloads\Memoireid3125439.xlsx')
 
#df_result = pd.DataFrame(columns=('id', 'password'))
documents=("K KAPOOR","L KAPOOR")
 
tfidf_vectorizer=TfidfVectorizer()
tfidf_matrix=tfidf_vectorizer.fit_transform(documents) 
#for i,line in enumerate(lines):
 #   id, password = line.split()
  #  df_result.loc[i] = [id, password]
   # print(df_result)
 
 
 
# read by default 1st sheet of an excel file
 
 
for i in df_result.index:
    documents=(df_result["id"][i],df_result["password"][i])
    tfidf_vectorizer=TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix=tfidf_vectorizer.fit_transform(documents) 
    result = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1],tfidf_matrix)
    #Levensthein = Leveinshtein.distance(df_result["id"][i],df_result["password"][i])
    #jaccard = nltk.jaccard_distance(df_result["id"][i],df_result["password"][i])
    print(result)

je n'arrive pas a calculer le cosine similarity

[MPython Alaplancha]

Bonjour,
Tu titres ton post : int object has not attribute lower mais je ne vois comment le code que tu montres pourrait renvoyer une telle exception (pas de lower visible)

je n'arrive pas a calculer le cosine similarity

ben il te faut déjà commencer par définir ta fonction cosine_similarity()

Sois plus rigoureux/explicite dans tes demandes si tu veux obtenir de l'aide ...

[Sve@r]

Bonjour

je n'arrive pas a calculer le cosine similarity

Que veux-tu qu'on te dise? Comme d'habitude tu arrives, tu nous déposes ta bouse sans même indiquer ni ce qui ne va pas ni ton idée (est-il seulement de toi???) et "coucou les amis démerdez-vous" !!!
Même ton titre " int object has not attribute lower" n'a aucun rapport avec ce code qui n'appelle nulle-part la méthode lower.

[MPython Alaplancha]

Tu as vu l'ami, sve@r et moi te disons en coeur la même chose.
Il serait nécessaire de te remettre en cause... Ton manque de rigeur n'a rien avoir avec ton niveau présumé sur python.

Pour satisfaire ma curiosité : Pourquoi as-tu besoin de savoir calculer cosine similarity?

[s2a07]

je vous assure que c'est l'erreur que j'ai avec ce code c'est pour calculer des corrélations entre chaine de carartère

[MPython Alaplancha]

merci de retourner l'exception complète ...

[s2a07]

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[[1. 0.]]
 
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp/ipykernel_14512/2224924502.py in <module>
     31     documents=(df_result["id"][i],df_result["password"][i])
     32     tfidf_vectorizer=TfidfVectorizer()
---> 33     tfidf_matrix=tfidf_vectorizer.fit_transform(documents)
     34     result = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1],tfidf_matrix)
     35 
 
~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py in fit_transform(self, raw_documents, y)
   1844         """
   1845         self._check_params()
-> 1846         X = super().fit_transform(raw_documents)
   1847         self._tfidf.fit(X)
   1848         # X is already a transformed view of raw_documents so
 
~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py in fit_transform(self, raw_documents, y)
   1200         max_features = self.max_features
   1201 
-> 1202         vocabulary, X = self._count_vocab(raw_documents,
   1203                                           self.fixed_vocabulary_)
   1204 
 
~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py in _count_vocab(self, raw_documents, fixed_vocab)
   1112         for doc in raw_documents:
   1113             feature_counter = {}
-> 1114             for feature in analyze(doc):
   1115                 try:
   1116                     feature_idx = vocabulary[feature]
 
~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py in _analyze(doc, analyzer, tokenizer, ngrams, preprocessor, decoder, stop_words)
    102     else:
    103         if preprocessor is not None:
--> 104             doc = preprocessor(doc)
    105         if tokenizer is not None:
    106             doc = tokenizer(doc)
 
~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py in _preprocess(doc, accent_function, lower)
     67     """
     68     if lower:
---> 69         doc = doc.lower()
     70     if accent_function is not None:
     71         doc = accent_function(doc)
 
AttributeError: 'int' object has no attribute 'lower'