Comparar linear_kernel y cosine_similarity
En este ejercicio, se te proporciona tfidf_matrix, que contiene los vectores tf-idf de mil documentos. Tu tarea es generar la matriz de similitud del coseno para estos vectores, primero usando cosine_similarity y después usando linear_kernel.
Luego compararemos los tiempos de cómputo de ambas funciones.
Este ejercicio forma parte del curso
Ingeniería de características para NLP en Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Record start time
start = time.time()
# Compute cosine similarity matrix
cosine_sim = ____(____, ____)
# Print cosine similarity matrix
print(cosine_sim)
# Print time taken
print("Time taken: %s seconds" %(time.time() - start))