linear_kernel과 cosine_similarity 비교
이 연습 문제에서는 천 개 문서의 tf-idf 벡터가 들어 있는 tfidf_matrix가 제공됩니다. 먼저 cosine_similarity를 사용하고, 이어서 linear_kernel을 사용해 이 벡터들의 코사인 유사도 행렬을 만들어 보세요.
그다음 두 함수의 계산 시간을 비교해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 NLP 피처 엔지니어링
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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))