TED konuşma önerici

Bu egzersizde, konuşma dökümlerine (transkriptlerine) dayalı olarak TED Konuşmaları öneren bir tavsiye sistemi kuracağız. Sana, argüman olarak bir konuşmanın başlığını, bir benzerlik matrisini ve bir indices serisini alan ve en benzer konuşmaların bir listesini döndüren get_recommendations() fonksiyonu verildi. indices zaten sağlandı.

Ayrıca yaklaşık 500 TED konuşmasının transkriptlerini içeren bir transcripts serisi de verildi. Görevin, konuşma transkriptlerinin tf-idf vektörleri için bir kosinüs benzerliği matrisi üretmek.

Sonuç olarak, Brezilyalı girişimci Bel Pesce’nin '5 ways to kill your dreams' başlıklı konuşması için öneriler üreteceğiz.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile NLP için Özellik Mühendisliği

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

İngilizce durak sözcüklerle başlatılmış bir TfidfVectorizer oluştur. Adı tfidf olsun.
transcripts üzerinde fit edip dönüştürerek tfidf_matrix oluştur.
tfidf_matrix kullanarak kosinüs benzerliği matrisi cosine_sim üret.
'5 ways to kill your dreams' için öneriler üretmek üzere get_recommendations() fonksiyonunu kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Initialize the TfidfVectorizer 
tfidf = ____

# Construct the TF-IDF matrix
tfidf_matrix = ____

# Generate the cosine similarity matrix
cosine_sim = ____
 
# Generate recommendations 
print(get_recommendations(____, ____, indices))

Kodu Düzenle ve Çalıştır