Word vector ใน vocabulary ของ spaCy
จุดประสงค์ของ word vector คือช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจความหมายของคำ ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกดึง word vector สำหรับรายการคำที่กำหนดให้
รายการคำถูกเก็บไว้ในตัวแปร words และโมเดล en_core_web_md ถูกนำเข้ามาแล้วในชื่อ nlp
vocabulary ของโมเดล en_core_web_md มีคำทั้งหมด 20,000 คำ หากคำใดไม่มีอยู่ใน vocabulary จะไม่สามารถดึง word vector ของคำนั้นได้ ในแบบฝึกหัดนี้ มั่นใจได้ว่าคำทุกคำที่กำหนดให้มีอยู่ใน vocabulary ของโมเดลนี้
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย spaCy
คำแนะนำการฝึกหัด
- ดึง ID ของคำทุกคำใน
wordsแล้วเก็บไว้ในลิสต์ชื่อids - สำหรับแต่ละ ID ใน
idsให้เก็บ 10 ค่าแรกของ word vector ลงในลิสต์word_vectors - แสดงผล 10 ค่าแรกของ word vector ตัวแรกจาก
word_vectors
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
words = ["like", "love"]
# IDs of all the given words
ids = [nlp.____.____[w] for w in words]
# Store the first ten elements of the word vectors for each word
word_vectors = [nlp.____.____[i][:10] for i in ids]
# Print the first ten elements of the first word vector
print(____[0])