ÎncepețiÎncepe gratuit

Similaritatea unui Span cu spaCy

Determinarea similarității semantice te poate ajuta să clasifici texte în categorii predefinite, să identifici texte relevante sau să detectezi conținut duplicat. În acest exercițiu, vei exersa calcularea similarității semantice a unor span-uri dintr-un document față de un document dat. Scopul este să găsești cel mai relevant Span de trei tokeni care se referă la hrană la conservă pentru câini.

Categoria dată, hrană la conservă pentru câini, este stocată în category. Un șir de text este deja stocat în obiectul text, iar modelul en_core_web_md este încărcat ca nlp. Containerul Doc al textului text a fost creat și stocat în document.

Acest exercițiu face parte din cursul

Procesarea limbajului natural cu spaCy

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează un container Doc pentru category și stochează-l în category_document.
  • Afișează scorul de similaritate dintre un Span dat și category_document, rotunjit la trei zecimale.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create a Doc container for the category
category = "canned dog food"
category_document = nlp(____)

# Print similarity score of a given Span and category_document
document_span = document[0:3]
print(f"Semantic similarity with", document_span.text, ":", round(document_span.____(____), 3))
Editează și rulează codul