BaşlayınÜcretsiz Başlayın

spaCy söz varlığında kelime vektörleri

Kelime vektörlerinin amacı, bilgisayarın kelimeleri anlayabilmesini sağlamaktır. Bu egzersizde, verilen bir kelime listesi için kelime vektörlerini çıkarmayı pratik edeceksin.

Bir kelime listesi words olarak derlendi. en_core_web_md modeli önceden içe aktarılmış durumda ve nlp olarak kullanılabilir.

en_core_web_md modelinin söz varlığı 20.000 kelime içerir. Bir kelime söz varlığında yoksa, ilgili kelime vektörünü çıkaramazsın. Bu egzersizde basitlik adına, verilen tüm kelimelerin bu modelin söz varlığında bulunduğu garanti edilmiştir.

Bu egzersiz

spaCy ile Natural Language Processing

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Verilen words içindeki tüm kelimelerin ID'lerini çıkar ve bir ids listesinde sakla.
  • ids içindeki her ID için, kelime vektörünün ilk on elemanını word_vectors listesinde sakla.
  • word_vectors içindeki ilk kelime vektörünün ilk on elemanını yazdır.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

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])
Kodu Düzenle ve Çalıştır