Ի՞նչ նպատակով է օգտագործվում spaCy վեկտորների ստեղծման համար։

spaCy-ը օգտագործվում է բառերի և տեքստերի վեկտորներ ստեղծելու համար, ինչը թույլ է տալիս տեքստային տեղեկատվությունը վերածել թվային ֆորմատի, որը հարմար է մեքենայական ուսուցման և վերլուծության համար: Վեկտորները արտացոլում են բառերի կամ նախադասությունների սեմանտիկ նշանակությունը, թույլ տալով նրանց համեմատել իմաստով, կատարել խմբավորումներ, դասակարգում և այլ NLP առաջադրանքներ:

spaCy-ում վեկտորների ստեղծման հիմնական կիրառությունները՝

• Բառերի վեկտորային ներկայացումներ (word embeddings)՝ spaCy-ն տրամադրում է նախապատրաստված մոդելներ, որոնք յուրաքանչյուր բառին վերագրում են հաստատված չափման վեկտոր:
• Նախադասությունների և փաստաթղթերի վեկտորային ներկայացումներ՝ բառերի վեկտորների հավաքածուից ստացված ամբողջ տեքստի վեկտորը:
• Նման բառեր և տեքստեր որոնում՝ վեկտորների համեմատություն օգտագործելով կոսինուս նմանությունը:

Օգտագործման օրինակ՝

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_md")  # վեկտորային ներկայացումներով մոդել

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

print(doc.vector)  # ամբողջ նախադասության վեկտորը
print(doc[0].vector)  # առաջին բառի, "Apple"-ի վեկտորը