Gömme vektörlerle kelime ilişkilerini keşfetme
Kelime gömme vektörleri, kelimelerin anlamlarını büyük metin veri kümelerindeki kullanımına göre yakalar. Benzer kelimeleri sürekli bir vektör uzayında birbirine yakın konumlandırarak, modellerin bağlamı ve temel yöntemlerin yakalayamadığı anlamsal ilişkileri tanımasını sağlar. Şimdi bu tür kelime ilişkilerini bizzat keşfetmek için gömme vektörlerle çalışacaksın.
glove-wiki-gigaword-50 kelime gömme modeli başarıyla yüklendi ve model_glove_wiki değişkeni üzerinden kullanıma hazır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Natural Language Processing (NLP)
Egzersiz talimatları
"king"ve"queen"arasındaki benzerlik puanını hesapla."computer"için en benzer 10 kelimeyi al.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Compute similarity between "king" and "queen"
similarity_score = model_glove_wiki.____
print(similarity_score)
# Get top 10 most similar words to "computer"
similar_words = model_glove_wiki.____
print(similar_words)