Neste exercício, vamos construir um sistema de recomendação que sugere TED Talks com base nas suas transcrições. Você recebeu uma função get_recommendations() que recebe o título de uma palestra, uma matriz de similaridade e uma série indices como argumentos, e retorna uma lista das palestras mais semelhantes. indices já foi fornecida para você.

Você também recebeu uma série transcripts que contém as transcrições de cerca de 500 TED Talks. Sua tarefa é gerar uma matriz de similaridade cosseno para os vetores tf-idf das transcrições.

Em seguida, vamos gerar recomendações para a palestra intitulada '5 ways to kill your dreams', da empreendedora brasileira Bel Pesce.

Além de n-grams: embeddings de palavras

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