Para que serve o spaCy na geração de vetores?

o spaCy é utilizado para gerar vetores de palavras e textos, permitindo transformar informações textuais em um formato numérico adequado para aprendizagem automática e análise. Os vetores refletem o significado semântico de palavras ou frases, permitindo compará-los por sentido, realizar agrupamentos, classificação e outras tarefas de PLN.

Principais aplicações da geração de vetores no spaCy:

• Representações vetoriais de palavras (word embeddings): o spaCy fornece modelos pré-treinados que associam a cada palavra um vetor de dimensão fixa.
• Representações vetoriais de frases e documentos: agregação de vetores de palavras para obter um vetor de todo o texto.
• Busca por palavras e textos semelhantes: comparação de vetores usando similaridade cosseno.

Exemplo de uso:

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_md")  # modelo com representações vetoriais

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

print(doc.vector)  # vetor de toda a frase
print(doc[0].vector)  # vetor da primeira palavra "Apple"