เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

คำศัพท์ใน spaCy

Word vector หรือ word embedding คือการแทนค่าคำด้วยตัวเลข ซึ่งช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลข้อความได้อย่างซับซ้อน Word vector เป็นส่วนหนึ่งของโมเดล spaCy หลายตัว แม้ว่าบางโมเดลจะไม่มี word vector

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกเข้าถึงข้อมูลคำศัพท์ใน spaCy โดย metadata บางส่วนเกี่ยวกับ word vector จะถูกเก็บไว้ในแต่ละโมเดลของ spaCy ซึ่งสามารถนำข้อมูลนี้ไปใช้เพื่อดูขนาดของคำศัพท์ มิติของ word vector และอื่น ๆ ได้

ได้ import แพ็กเกจ spaCy ไว้ให้แล้ว ใน metadata ของโมเดล spaCy จำนวนคำจะถูกเก็บไว้ภายใต้ key "vectors" และมิติของ word vector จะถูกเก็บไว้ภายใต้ key "width"

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย spaCy

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • โหลดโมเดล en_core_web_md
  • แสดงจำนวนคำใน vocabulary ของโมเดล en_core_web_md
  • แสดงมิติของ word vector ในโมเดล en_core_web_md

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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"])
แก้ไขและรันโค้ด