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Je viens de passer en revue votre article et j'ai croisé quatre choses :
Dans la partie 2, pour les stopwords, il faut au préalable installer la librairie nltk et de télécharger la collection "stopwords". L'erreur renvoie sur cet article https://www.nltk.org/data.html et informe des commandes à utiliser :
importnltknltk.download()
Dans la partie 6, pour visualiser les relations, il ne faut pas réutiliser la méthode servequi est déjà en route mais la méthode render. La ligne devient :
displacy.render(doc, style="dep")
Dans la partie 8, Vous avez défini la fonction return_mean_embedding mais vous tentez d'appeler la méthode return_tensor. Le calcul de distance ne peut donc pas se faire. J'ai modifié ainsi :
Dans la partie 8, Le résultat de calcul de distance rapproche plus la phrase 3 que la phrase 2 bien que la différence ne soit pas aussi importante qu'avec la phrase 4. Les valeurs obtenues sont les suivantes :
12.26192
12.17234
20.493286
Je trouve ça normal et si nous passons la phrase 3 au passé puisque la phrase test informe que c'est normalement fini alors la distance se réduit à 9.988532
My 2 cents du jour
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Bonjour,
Je viens de passer en revue votre article et j'ai croisé quatre choses :
nltk
et de télécharger la collection "stopwords". L'erreur renvoie sur cet article https://www.nltk.org/data.html et informe des commandes à utiliser :serve
qui est déjà en route mais la méthoderender
. La ligne devient :return_mean_embedding
mais vous tentez d'appeler la méthodereturn_tensor
. Le calcul de distance ne peut donc pas se faire. J'ai modifié ainsi :12.26192
12.17234
20.493286
Je trouve ça normal et si nous passons la phrase 3 au passé puisque la phrase test informe que c'est normalement fini alors la distance se réduit à 9.988532
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