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spaCy vocabulary में word vectors

Word vectors का उद्देश्य कंप्यूटर को शब्दों का मतलब समझने में सक्षम बनाना है. इस अभ्यास में, आप दिए गए शब्दों की सूची के लिए word vectors निकालने का अभ्यास करेंगे.

शब्दों की एक सूची words के रूप में दी गई है. en_core_web_md मॉडल पहले से इम्पोर्ट किया गया है और nlp के रूप में उपलब्ध है.

en_core_web_md मॉडल के vocabulary में 20,000 शब्द हैं. अगर कोई शब्द vocabulary में नहीं है, तो आप उसका संबंधित word vector नहीं निकाल पाएँगे. इस अभ्यास में सुविधा के लिए यह सुनिश्चित किया गया है कि दिए गए सभी शब्द इस मॉडल की vocabulary में मौजूद हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

spaCy के साथ Natural Language Processing

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • दिए गए words के सभी IDs निकालकर उन्हें ids सूची में रखें.
  • ids में हर ID के लिए, उसके word vector के पहले दस तत्व word_vectors सूची में स्टोर करें.
  • word_vectors में पहले word vector के पहले दस तत्व प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

words = ["like", "love"]

# IDs of all the given words
ids = [nlp.____.____[w] for w in words]

# Store the first ten elements of the word vectors for each word
word_vectors = [nlp.____.____[i][:10] for i in ids]

# Print the first ten elements of the first word vector
print(____[0])
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