Python 3.x 如何使用TFIDF创建嵌入矩阵？

我用一个文本数据集来预测评论的情绪是积极的还是消极的。通过使用TFIDF，我将单词转换为向量。接下来，我加载了预先训练过的文件。现在，如何使用TFIDF和glove word嵌入创建嵌入矩阵？我想在我的递归神经网络中使用嵌入矩阵

我在创建嵌入矩阵时遇到索引错误，如果我在编码部分出错，请纠正我

**TFIDF Vectorizer**
''' from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    vectorizer_1 = TfidfVectorizer( max_features=10000,sublinear_tf=True, 
    use_idf=True,stop_words='english')
    X_vt = vectorizer_1.fit_transform(X_train)
    X_vt.shape
    (426340, 10000)'''
**Glove Embedding**
''' embedding_index = {}
    f = open(os.path.join(' ', 
    'C:/Users/User/glove.6B/glove.6B.100d.txt'),encoding="utf-8")
    for line in f:
      values=line.split()
      word = values[0]
      coefs = np.asarray(values[1:])
      embedding_index[word] = coefs
    f.close() '''

enter code here
''' emdedding_matrix = zeros((vocab_size,100))
 for feature, names in vectorizer_1.get_feature_items():
     embedding_vector = embedding_index.get(feature)
     if embedding_vector is not None:
        emdedding_matrix[names] = embedding_vector '''

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名称

显然是错误的类型。可能会调用

.items（）

。下一个类型，请您复制粘贴您的而不是屏幕截图，这样其他人也可以复制粘贴代码并直接试用。@Jindřich我编辑了我的帖子，请检查此

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显然是错误的类型。可能会调用
.items（）
。下一个类型，请您复制粘贴您的代码而不是屏幕截图，这样其他人也可以复制粘贴代码并直接试用。@Jindřich我已经编辑了我的文章，请检查这个