Comparando linear_kernel e cosine_similarity
Neste exercício, você recebeu tfidf_matrix, que contém os vetores tf-idf de mil documentos. Sua tarefa é gerar a matriz de similaridade cosseno para esses vetores, primeiro usando cosine_similarity e depois usando linear_kernel.
Em seguida, vamos comparar os tempos de computação das duas funções.
Este exercicio faz parte do curso
Feature Engineering para NLP em Python
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# 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))