def _make_text_vectors(self, examples):
if isinstance(examples, str):<EOL><INDENT>if examples in self.ids:<EOL><INDENT>textvec = self.tfidf_mat[self.ids == examples, :]<EOL><DEDENT>else:<EOL><INDENT>textvec = self.vectorizer.transform([examples])<EOL>textvec = self.transformer.transform(textvec)<EOL><DEDENT><DEDENT>elif type(examples) is list:<EOL><INDENT>if all(np.in1d(examples, self.ids)):<EOL><INDENT>textvec = self.tfidf_mat[np.in1d(self.ids, examples)]<EOL><DEDENT>elif not any(np.in1d(examples, self.ids)):<EOL><INDENT>textvec = self.vectorizer.transform(examples)<EOL>textvec = self.transformer.transform(textvec)<EOL><DEDENT>else:<EOL><INDENT>raise ValueError("<STR_LIT>")<EOL><DEDENT><DEDENT>else:<EOL><INDENT>raise TypeError("<STR_LIT>")<EOL><DEDENT>return textvec<EOL>
Funcion para generar los vectores tf-idf de una lista de textos.

        Args:
            examples (list or str): Se espera un ejemplo o una lista de:
                o bien ids, o bien textos.
        Returns:
            textvec (sparse matrix): Devuelve una matriz sparse que contiene
                los vectores TF-IDF para los ejemplos que se pasan de entrada.
                El tamaño de la matriz es de (N, T) donde N es la cantidad de
                ejemplos y T es la cantidad de términos en el vocabulario.