У меня есть набор данных, который выглядит следующим образом
[[(Sky proposal, is, matter), (Sky proposal, is, Mays spokesman)], [(Women,
lag, Intel report)], [(Amazon, expected, to unveil)], [(Goldman Sachs, raising,
billion)], [(MHP, opens, books)], [(Disney, hurls, magic), (Disney, hurls,
moolah)], [(Amazon, offering, loans), (Amazon, offering, to)], [(JPMorgan,
seeks, billion), (JPMorgan, seeks, WaMu claims)], [(Comcast, accuses,
Discovery)], [(Boeing, sees, sales)], [(BRIEFNetflix Inc, reports, earnings)],
[(Broadcom deal, may stunt, Valley investment)], [(Apple, sell, iPads)], [(oil,
pull, Street)], [(Fed, tells, Goldman), (Fed, tells, to improve)], [(ideas,
undermine, Brexit), (ideas, undermine, Facebook)], [(FX DEBTC, hits, low),
(tumbles investors, buy, greenbacks)], [(BRIEFWells Fargo, announces, plan)],
[(Red Hat, jumps, IBM shares dip)], [(Nasdaqs tech focus, helps, drive)],
[(Amazon, offers, music service)], [(EXCLUSIVEFormer risk chief, warned,
Bank)], ...
Я пытаюсь преобразовать каждый кортеж в векторное пространство (вложение слов) с помощью Spacy, однако я изо всех сил пытаюсь найти реализацию, которая может выполнять итерацию и предоставлять векторный вывод каждого кортежа
Я пытаюсь использовать некоторую функцию со следующим
import Spacy
doc = nlp("NLP project test")
doc.vector