Embeddings के साथ शब्द-संबंधों की पड़ताल
Word embeddings बड़े टेक्स्ट डेटासेट में उपयोग के आधार पर शब्दों के अर्थ को कैप्चर करते हैं. समान शब्दों को एक सतत वेक्टर स्पेस में पास-पास रखकर, ये मॉडल को संदर्भ और सैमान्तिक संबंध पहचानने देते हैं, जिन्हें साधारण तरीके नहीं पकड़ पाते. अब आप embeddings के साथ काम करके इस तरह के शब्द-संबंधों को खुद एक्सप्लोर करेंगे.
glove-wiki-gigaword-50 word embedding मॉडल सफलतापूर्वक लोड हो चुका है और वैरिएबल model_glove_wiki के माध्यम से उपयोग के लिए तैयार है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Natural Language Processing (NLP)
अभ्यास निर्देश
"king"और"queen"के बीच similarity score निकालें."computer"के सबसे मिलते-जुलते टॉप 10 शब्द प्राप्त करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute similarity between "king" and "queen"
similarity_score = model_glove_wiki.____
print(similarity_score)
# Get top 10 most similar words to "computer"
similar_words = model_glove_wiki.____
print(similar_words)