linear_kernel と cosine_similarity の比較
この演習では、1,000 件のドキュメントの tf-idf ベクトルを格納した tfidf_matrix が与えられています。最初に cosine_similarity を使い、次に linear_kernel を使って、これらのベクトルのコサイン類似度行列を作成してください。
その後、両方の関数での計算時間を比較します。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶNLPの特徴量エンジニアリング
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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))