Барои чӣ spaCy барои тавлиди векторҳо истифода мешавад?

spaCy барои тавлиди векторҳои калимаҳо ва матнҳо истифода мешавад, ки имкон медиҳад маълумоти матнро ба формати рақамӣ, ки барои омӯзиши мошин ва таҳлил мувофиқ аст, табдил диҳад. Векторҳо маънои семантикии калимаҳо ё ҷумлаҳоро инъикос мекунанд ва имкон медиҳанд, ки онҳоро аз рӯи маъно муқоиса кунанд, кластерсозӣ, класификатсия ва дигар вазифаҳои NLP-ро иҷро кунанд.

Барномаҳои асосии тавлиди векторҳо дар spaCy:

• Намояндаҳои вектории калимаҳо (word embeddings): spaCy моделҳои пештар омӯзишёфта пешниҳод мекунад, ки ба ҳар калима вектори доимӣ меоранд.
• Намояндаҳои вектории ҷумлаҳо ва ҳуҷҷатҳо: ҷамъбаст кардани векторҳои калимаҳо барои гирифтани вектор барои тамоми матн.
• Ҷустуҷӯи калимаҳо ва матнҳои монанд: муқоиса кардани векторҳо бо истифода аз монандии косинус.

Маслиҳат барои истифода:

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_md")  # модел бо намояндаҳои векторӣ

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

print(doc.vector)  # вектори тамоми ҷумла
print(doc[0].vector)  # вектори калимаи аввал "Apple"