Začněte nyníZačněte zdarma

word vectors se spaCy

V tomto cvičení si poprvé vyzkoušíš práci s word vectors! Budeme pracovat s datasetem ATIS, který obsahuje tisíce vět od skutečných uživatelů komunikujících se systémem pro rezervaci letenek.

Promluvy uživatelů jsou dostupné v seznamu sentences a odpovídající záměry (intenty) v labels.

Tvým úkolem je vytvořit 2D pole X, které bude mít tolik řádků, kolik je vět v datasetu – přičemž každý řádek bude vektorová reprezentace dané věty.

Toto cvičení je součástí kurzu

Building Chatbots in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Načti anglický model spaCy voláním spacy.load() s argumentem 'en'.
  • Zjisti počet vět v sentences pomocí len() a dimenzionalitu word vectors pomocí nlp.vocab.vectors_length.
  • Pro každou větu zavolej objekt nlp s argumentem sentence a výsledek ulož jako doc.
  • Pomocí atributu .vector objektu doc získej vektorovou reprezentaci každé věty a ulož ji do příslušného řádku pole X.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Load the spacy model: nlp
nlp = ____

# Calculate the length of sentences
n_sentences = ____

# Calculate the dimensionality of nlp
embedding_dim = ____

# Initialize the array with zeros: X
X = np.zeros((n_sentences, embedding_dim))

# Iterate over the sentences
for idx, sentence in enumerate(sentences):
    # Pass each each sentence to the nlp object to create a document
    doc = ____
    # Save the document's .vector attribute to the corresponding row in X
    X[idx, :] = ____
Upravit a spustit kód