Hệ gợi ý TED Talk
Trong bài tập này, bạn sẽ xây dựng một hệ thống gợi ý TED Talk dựa trên bản ghi (transcript) của các bài nói. Bạn đã được cung cấp hàm get_recommendations() nhận vào tiêu đề một bài nói, một ma trận độ tương đồng và một series indices làm đối số, rồi xuất ra danh sách các bài nói tương tự nhất. indices đã được cung cấp sẵn cho bạn.
Bạn cũng được cung cấp một series transcripts chứa bản ghi của khoảng 500 TED Talk. Nhiệm vụ của bạn là tạo ma trận độ tương đồng cosine cho các vector tf-idf của các bản ghi này.
Sau đó, chúng ta sẽ tạo gợi ý cho bài nói có tiêu đề '5 ways to kill your dreams' của doanh nhân Brazil Bel Pesce.
Bài tập này là một phần của khóa học
Khai thác đặc trưng cho NLP bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Khởi tạo một
TfidfVectorizervới tiếng Anh stopwords. Đặt tên làtfidf. - Tạo
tfidf_matrixbằng cách fit và transformtranscripts. - Sinh ma trận độ tương đồng cosine
cosine_simtừtfidf_matrix. - Dùng
get_recommendations()để tạo gợi ý cho '5 ways to kill your dreams'.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Initialize the TfidfVectorizer
tfidf = ____
# Construct the TF-IDF matrix
tfidf_matrix = ____
# Generate the cosine similarity matrix
cosine_sim = ____
# Generate recommendations
print(get_recommendations(____, ____, indices))