Vektorların yaradılması üçün spaCy-dən necə istifadə olunur?

spaCy, söz və mətn vektorlarının yaradılması üçün istifadə olunur, bu da mətn məlumatlarını maşın öyrənməsi və analiz üçün uyğun sayısal formata çevirməyə imkan verir. Vektorlar sözlərin və ya cümlələrin semantik mənasını əks etdirir və onları mənaya görə müqayisə etməyə, klasterləşdirməyə, təsnif etməyə və digər NLP tapşırıqlarını yerinə yetirməyə imkan verir.

spaCy-də vektorların yaradılmasının əsas tətbiqləri:

• Sözlərin vektor təqdimatı (word embeddings): spaCy hər sözə sabit ölçülü vektor təyin edən əvvəlcədən öyrədilmiş modellər təqdim edir.
• Cümlə və sənəd vektorları: söz vektorlarının toplanması ilə bütün mətn üçün vektor əldə edilir.
• Oxşar söz və mətnlərin axtarışı: vektorların kosinus oxşarlığı ilə müqayisəsi.

İstifadə nümunəsi:

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_md")  # vektor təqdimatlı model

doc = nlp("Apple is looking at buying U.K. startup")

print(doc.vector)  # bütün cümlənin vektoru
print(doc[0].vector)  # ilk sözün vektoru "Apple"