1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Machine Translation with Keras
Connected

Cvičení

Měření podobnosti slovních vektorů

V této lekci pochopíš sílu slovních vektorů na příkladu reálně natrénovaných dat. Jde o slovní vektory převzaté ze seznamu publikovaného skupinou Stanford NLP. Slovní vektor je posloupnost číselných hodnot, například: dog = (0.31, 0.92, 0.13)

Vzdálenost mezi slovními vektory lze měřit pomocí párové metriky podobnosti. Zde budeme používat sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity. Kosinová podobnost vrací vyšší hodnotu, pokud jsou si dva vektory prvek po prvku podobné, a naopak.

Pokyny

100 XP
  • Vypiš délku vektoru cat_vector pomocí atributu ndarray.size.
  • Vypočítej a vypiš podobnost mezi vektory cat_vector a window_vector pomocí cosine_similarity.
  • Vypočítej a vypiš podobnost mezi vektory cat_vector a dog_vector pomocí cosine_similarity.