spaCy の語彙にある単語ベクトル
単語ベクトルの目的は、コンピュータが単語を理解できるようにすることです。この演習では、与えられた単語リストから単語ベクトルを取り出す練習をします。
単語のリストは words に用意されています。en_core_web_md モデルはすでにインポートされ、nlp として利用できます。
en_core_web_md モデルの語彙には 20,000 語が含まれます。語彙に存在しない単語については、その単語ベクトルを取得できません。この演習では簡単のため、与えられたすべての単語がこのモデルの語彙に存在することが保証されています。
この演習はコースの一部です
spaCyで学ぶNatural Language Processing
演習の手順
- すべての
wordsのIDを取得し、idsリストに保存します。 idsの各IDについて、単語ベクトルの先頭10要素を取り出し、word_vectorsリストに保存します。word_vectorsの最初の単語ベクトルから、先頭10要素を出力します。
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。
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])