Pemrosesan Bahasa Alami dengan spaCy
Azadeh Mobasher
Principal Data Scientist
{"I": 1, "got": 2, ...}
| Kalimat | I | got | covid | coronavirus |
|---|---|---|---|---|
| I got covid | 1 | 2 | 3 | |
| I got coronavirus | 1 | 2 | 4 |
Beragam pendekatan untuk membuat vektor kata:
Contoh vektor kata:
en_core_web_md memiliki vektor berdimensi 300 untuk 20.000 kata.
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_md")
print(nlp.meta["vectors"])
>>> {'width': 300, 'vectors': 20000, 'keys': 514157,
'name': 'en_vectors', 'mode': 'default'}
nlp.vocab: akses ke kosakata (kelas Vocab)nlp.vocab.strings: akses ID kata dalam kosakataimport spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_md")
like_id = nlp.vocab.strings["like"]
print(like_id)
>>> 18194338103975822726
.vocab.vectors: akses vektor kata dari model atau kata berdasarkan ID-nyaprint(nlp.vocab.vectors[like_id])
>>> array([-2.3334e+00, -1.3695e+00, -1.1330e+00, -6.8461e-01, ...])
Pemrosesan Bahasa Alami dengan spaCy