BaşlayınÜcretsiz Başlayın

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

Python ile NLP için Özellik Mühendisliği

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

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 interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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