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spaCy के साथ Doc similarity

Semantic similarity वह प्रक्रिया है जिसमें कई वाक्यों का विश्लेषण करके उनके बीच की समानता पहचानी जाती है. इस अभ्यास में, आप किसी दिए गए डॉक्यूमेंट के सापेक्ष अन्य डॉक्यूमेंट्स की semantic similarity निकालने का अभ्यास करेंगे. लक्ष्य है कि दी गई समीक्षाओं की सूची में से वे चुनें जो canned dog food से संबंधित हैं.

canned dog food कैटेगरी category में स्टोर है. पाँच फूड रिव्यूज़ का एक सैंपल आपको texts नाम की लिस्ट में दिया गया है. en_core_web_md को nlp के रूप में लोड किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

spaCy के साथ Natural Language Processing

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • texts के सभी Doc कंटेनरों को शामिल करते हुए एक documents लिस्ट बनाएँ.
  • category का एक Doc कंटेनर बनाएँ और उसे category_document के रूप में स्टोर करें.
  • documents पर इटरेट करें और प्रत्येक Doc कंटेनर और category_document के similarity स्कोर को तीन अंकों तक राउंड करके प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create a documents list containing Doc containers
documents = [____ for t in texts]

# Create a Doc container of the category
category = "canned dog food"
category_document = ____(____)

# Print similarity scores of each Doc container and the category_document
for i, doc in enumerate(documents):
  print(f"Semantic similarity with document {i+1}:", round(doc.____(____), 3))
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