코퍼스의 코사인 유사도 행렬
이 연습 문제에서는 다섯 개 문장이 담긴 리스트 corpus가 제공됩니다. corpus는 콘솔에 출력되어 있어요. tf-idf로 벡터화한 뒤, 각 문장 쌍에 대한 코사인 유사도 점수를 모두 포함하는 코사인 유사도 행렬을 계산하세요.
유사도 행렬의 i번째 행과 j번째 열의 값은 i번째 벡터와 j번째 벡터의 유사도 점수를 의미한다는 점을 기억하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 NLP 피처 엔지니어링
연습 안내
TfidfVectorizer인스턴스를 초기화하세요. 이름은tfidf_vectorizer로 하세요.fit_transform()을 사용해corpus의 tf-idf 벡터를 생성하세요. 이름은tfidf_matrix로 하세요.cosine_similarity()를 사용하고,tfidf_matrix를 전달해 코사인 유사도 행렬cosine_sim을 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Initialize an instance of tf-idf Vectorizer
tfidf_vectorizer = ____
# Generate the tf-idf vectors for the corpus
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(____)
# Compute and print the cosine similarity matrix
cosine_sim = ____(____, tfidf_matrix)
print(cosine_sim)