À quoi sert spaCy pour la génération de vecteurs?

spaCy est utilisé pour générer des vecteurs de mots et de textes, ce qui permet de transformer l'information textuelle en un format numérique adapté à l'apprentissage automatique et à l'analyse. Les vecteurs reflètent la signification sémantique des mots ou des phrases, permettant de les comparer par sens, d'effectuer du clustering, de la classification et d'autres tâches de NLP.

Principales applications de la génération de vecteurs dans spaCy :

• Représentations vectorielles de mots (word embeddings) : spaCy fournit des modèles pré-entraînés qui associent à chaque mot un vecteur de dimension fixe.
• Représentations vectorielles de phrases et de documents : agrégation des vecteurs de mots pour obtenir un vecteur de tout le texte.
• Recherche de mots et de textes similaires : comparaison des vecteurs à l'aide de la similarité cosinus.

Exemple d'utilisation :

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_md")  # modèle avec représentations vectorielles

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

print(doc.vector)  # vecteur de toute la phrase
print(doc[0].vector)  # vecteur du premier mot "Apple"