Vektörler oluşturmak için spaCy ne işe yarar?

spaCy, kelime ve metin vektörleri oluşturmak için kullanılır, bu da metin bilgisini makine öğrenimi ve analiz için uygun sayısal bir formata dönüştürmeye olanak tanır. Vektörler, kelimelerin veya cümlelerin semantik anlamını yansıtarak, anlamlarına göre karşılaştırılmalarını, kümeleme, sınıflandırma ve diğer NLP görevlerini yapmayı sağlar.

spaCy'de vektör oluşturmanın temel uygulamaları:

• Kelime gömme (word embeddings): spaCy, her kelimeye sabit boyutlu vektör atayan önceden eğitilmiş modeller sağlar.
• Cümle ve belge vektörleri: Kelime vektörlerinin toplanmasıyla tüm metnin vektörü elde edilir.
• Benzer kelimeleri ve metinleri arama: Vektörlerin kosinüs benzerliği kullanılarak karşılaştırılması.

Kullanım örneği:

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_md")  # vektör temelli modeller

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

print(doc.vector)  # tüm cümlenin vektörü
print(doc[0].vector)  # ilk kelimenin vektörü "Apple"