この演習では、トークの書き起こしに基づいて TED Talk を提案するレコメンデーションシステムを作成します。すでに、トークのタイトル、類似度行列、indices シリーズを引数に取り、最も類似したトークのリストを返す get_recommendations() 関数が用意されています。indices はすでに提供済みです。

また、約 500 件の TED Talk の書き起こしを含む transcripts シリーズも用意されています。あなたのタスクは、各トークの書き起こしの tf-idf ベクトルに対するコサイン類似度行列を生成することです。

最後に、ブラジル人起業家 Bel Pesce による「5 ways to kill your dreams」というタイトルのトークに対するレコメンデーションを生成します。

n-gram を超えて：単語埋め込み（word embeddings）

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