File size: 2,395 Bytes
dfb3177 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 |
{
"cells": [
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"False\n",
"0\n"
]
}
],
"source": [
"import torch\n",
"print(torch.cuda.is_available()) # True dönerse GPU kullanılabilir.\n",
"print(torch.cuda.device_count()) # GPU sayısını gösterir.\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Vektörleştirme işlemi tamamlandı ve sonuçlar 'data_vectorized.csv' dosyasına kaydedildi.\n"
]
}
],
"source": [
"import pandas as pd\n",
"from sentence_transformers import SentenceTransformer\n",
"\n",
"# SBERT modelini yükleyelim\n",
"model = SentenceTransformer('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')\n",
"\n",
"# Tokenize edilmiş veriyi okuyalım\n",
"df = pd.read_csv(\"data_tokenized.csv\")\n",
"\n",
"# Tokenize edilmiş başlıkları alalım\n",
"tokenized_titles = df['Title'].tolist()\n",
"\n",
"# Tokenized listeyi string'e dönüştürelim\n",
"titles_as_strings = [' '.join(eval(tokens)) for tokens in tokenized_titles]\n",
"\n",
"# Başlıkları vektörleştirelim\n",
"vectorized_titles = model.encode(titles_as_strings)\n",
"\n",
"# Vektörleri DataFrame'e dönüştürelim\n",
"vectorized_df = pd.DataFrame(vectorized_titles)\n",
"vectorized_df['Label'] = df['Label'] # Etiketleri ekleyelim\n",
"\n",
"# DataFrame'i kaydedelim\n",
"vectorized_df.to_csv(\"data_vectorized.csv\", index=False)\n",
"\n",
"print(\"Vektörleştirme işlemi tamamlandı ve sonuçlar 'data_vectorized.csv' dosyasına kaydedildi.\")\n"
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.10.10"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2
}
|