ÎncepețiÎncepe gratuit

Vocabularul spaCy

Vectorii de cuvinte, numiți și word embeddings, sunt reprezentări numerice ale cuvintelor care permit calculatoarelor să realizeze sarcini complexe pe date text. Vectorii de cuvinte fac parte din multe modele spaCy, însă câteva dintre acestea nu îi includ.

În acest exercițiu, vei exersa accesarea informațiilor despre vocabularul spaCy. Câteva metadate despre vectorii de cuvinte sunt stocate în fiecare model spaCy. Poți accesa aceste informații pentru a afla mai multe despre dimensiunea vocabularului, dimensiunile vectorilor de cuvinte etc.

Pachetul spaCy este deja importat pentru tine. În metadatele unui model spaCy, numărul de cuvinte este stocat ca element cu cheia "vectors", iar dimensiunea vectorilor de cuvinte este stocată ca element cu cheia "width".

Acest exercițiu face parte din cursul

Procesarea limbajului natural cu spaCy

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Încarcă modelul en_core_web_md.
  • Afișează numărul de cuvinte din vocabularul modelului en_core_web_md.
  • Afișează dimensiunile vectorilor de cuvinte din modelul en_core_web_md.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Load the en_core_web_md model
md_nlp = ____

# Print the number of words in the model's vocabulary
print("Number of words: ", md_nlp.____["vectors"]["vectors"], "\n")

# Print the dimensions of word vectors in en_core_web_md model
print("Dimension of word vectors: ", md_nlp.____["vectors"]["width"])
Editează și rulează codul