テキストファイル中の名詞をtf-idfのスコア順に並べたい。

Pythonで、ツイートを格納したテキストをMeCab(+natto)で形態素解析し、抽出した名詞のtf-idfのスコアを出して並べ替えたいです。コードを走らせた結果、以下のエラーが出ました。
プログラミングを始めたばかりで頼れる人もおらず、何が起きていて、どのように直せばいいのか本当に分からず、質問させていただきました。
お知恵をお貸しいただけませんでしょうか？

Traceback (most recent call last):
  File "tfidf_test_dataset.py", line 41, in <module>
    tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus)
  File "/Users/macuser/Workspaces/jxpress/trendword/.direnv/python-3.7.3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 1652, in fit_transform
    X = super().fit_transform(raw_documents)
  File "/Users/macuser/Workspaces/jxpress/trendword/.direnv/python-3.7.3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 1058, in fit_transform
    self.fixed_vocabulary_)
  File "/Users/macuser/Workspaces/jxpress/trendword/.direnv/python-3.7.3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 970, in _count_vocab
    for feature in analyze(doc):
  File "/Users/macuser/Workspaces/jxpress/trendword/.direnv/python-3.7.3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 352, in <lambda>
    tokenize(preprocess(self.decode(doc))), stop_words)
  File "/Users/macuser/Workspaces/jxpress/trendword/.direnv/python-3.7.3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 256, in <lambda>
    return lambda x: strip_accents(x.lower())
AttributeError: 'generator' object has no attribute 'lower'

該当のソースコード

from natto import MeCab
import codecs
import sys
import re
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np

with codecs.open("tfidf_test.txt", "r", "utf-8") as f:
    corpus = f.read().split("\n")

mecab = MeCab('-d /usr/local/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd')

#if tagger.lang == 'ja':
for txt in corpus:
    words = mecab.parse(txt, as_nodes=True)

    for w in words:
        rm_list = ["RT","https","co"]
        if w.feature.split(",")[0] == "名詞":
            if len(w.surface) >= 2:
                if not any(rm in w.surface for rm in rm_list):
                    print(str(w.surface))
                else:
                    print("")
            else:
                print("")
        else:
            print("")

corpus = [mecab.parse(txt, as_nodes=True) for line in corpus]

vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus)

#スコアの表示
print(tfidf.toarray())
# テキストの数、出現した単語の数
print(tfidf.shape)

#並べ替え
feature_names = np.array(vectorizer.get_feature_names())
for vec in tfidf:
    index = np.argsort(vec.toarray(), axis=1)[:,::-1]
    feature_words = feature_names[index]
    print(feature_words[:,:10])

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補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

iOS 10.12.6, Python 3.7.3, Atom