code: def _make_text_vectors(self, examples):
          
          if isinstance(examples, str):
              if examples in self.ids:
                  textvec = self.tfidf_mat[self.ids == examples, :]
              else:
                  textvec = self.vectorizer.transform([examples])
                  textvec = self.transformer.transform(textvec)
          elif type(examples) is list:
              if all(np.in1d(examples, self.ids)):
                  textvec = self.tfidf_mat[np.in1d(self.ids, examples)]
              elif not any(np.in1d(examples, self.ids)):
                  textvec = self.vectorizer.transform(examples)
                  textvec = self.transformer.transform(textvec)
              else:
                  raise ValueError("Las listas de ejemplos deben ser todos ids\
                                    de textos almacenados o todos textos planos")
          else:
              raise TypeError("Los ejemplos no son del tipo de dato adecuado.")
  
          return textvec
docs: 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.