แสดงภาพ Embedding ของคำอธิบายสินค้า

ตอนนี้ที่สร้าง embedding จากคำอธิบายสินค้าแล้ว ก็ถึงเวลาสำรวจข้อมูลเหล่านั้น! เราจะใช้ t-SNE เพื่อลดจำนวนมิติของข้อมูล embedding จาก 1,536 มิติเหลือเพียงสองมิติ ซึ่งจะทำให้แสดงภาพข้อมูลได้ง่ายขึ้นมาก

เราจะเริ่มต้นด้วย products ซึ่งเป็น list ของ dictionary ที่ใช้ในแบบฝึกหัดที่แล้ว โดยมีข้อมูลสินค้าและ embedding ที่สร้างจาก 'short_description' ด้านล่างนี้คือตัวอย่างข้อมูลใน products:

products = [
    {
        "title": "Smartphone X1",
        "short_description": "The latest flagship smartphone with AI-powered features and 5G connectivity.",
        "price": 799.99,
        "category": "Electronics",
        "features": [
            "6.5-inch AMOLED display",
            "Quad-camera system with 48MP main sensor",
            "Face recognition and fingerprint sensor",
            "Fast wireless charging"
        ],
        "embedding": [-0.014650369994342327, ..., 0.008677126839756966]
    },
    ...
]

matplotlib.pyplot และ numpy ถูก import ไว้เป็น plt และ np แล้ว