За какво се използва spaCy за генериране на вектори?

spaCy се използва за генериране на вектори на думи и текстове, което позволява преобразуването на текстова информация във числов формат, подходящ за машинно обучение и анализ. Векторите отразяват семантичното значение на думи или изречения, позволявайки им да се сравняват по смисъл, да се извършва клъстеризация, класификация и други задачи в NLP.

Основни приложения на генерирането на вектори в spaCy:

• Векторни представяния на думи (word embeddings): spaCy предоставя предварително обучени модели, които свързват на всяка дума вектор с фиксирана размерност.
• Векторни представяния на изречения и документи: агрегиране на векторите на думите за получаване на вектор на цялото текстово съдържание.
• Търсене на сходни думи и текстове: сравнение на векторите чрез косинусна подобност.

Пример за използване:

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_md")  # модел с векторни представяния

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

print(doc.vector)  # вектор на цялото изречение
print(doc[0].vector)  # вектор на първото дума "Apple"