НачатьНачать бесплатно

Словарь spaCy

Векторы слов (word embeddings) — это числовые представления слов, которые позволяют компьютерам выполнять сложные задачи с текстовыми данными. Векторы слов входят в состав многих моделей spaCy, однако некоторые модели их не содержат.

В этом упражнении вы научитесь обращаться к информации о словаре spaCy. В каждой модели spaCy хранятся метаданные о векторах слов: с их помощью можно узнать размер словаря, размерность векторов и другие параметры.

Пакет spaCy уже импортирован. В метаданных модели spaCy количество слов хранится в элементе с ключом "vectors", а размерность векторов слов — в элементе с ключом "width".

Это упражнение является частью курса

Обработка естественного языка с помощью spaCy

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Загрузите модель en_core_web_md.
  • Выведите количество слов в словаре модели en_core_web_md.
  • Выведите размерность векторов слов модели en_core_web_md.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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"])
Редактировать и запускать код