hi please explain the below code from a jupyter notebook which inclueds comments to a 11 year old.

Word2vec Pre-trained Models using Gensim
Gensim also comes with several already pre-trained models.

Let’s load the word2vec-google-news-300 model and perform different tasks such as finding relations between Capital and Country, getting similar words, and calculating cosine similarity.

[ ]
import string
import nltk
from nltk.corpus import brown
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.decomposition import PCA
from matplotlib import pyplot
 
Brown Corpus
The Brown Corpus was the first million-word electronic corpus of English, created in 1961 at Brown University. This corpus contains text from 500 sources, and the sources have been categorized by genre, such as news, editorial, and so on. For a complete list, see http://icame.uib.no/brown/bcm-los.html.

[ ]
nltk.download("brown")
document = brown.sents()
len(document)
#print(document[11199])
[ ]
#document[0]
brown.sents()
[ ]
# Preprocessing data to lowercase all words and remove single punctuation words
document = brown.sents()
data = []
for sent in document:
 new\_sent = []
 for word in sent:
 new\_word = word.lower()
 if new\_word[0] not in string.punctuation:
 new\_sent.append(new\_word)
 if len(new\_sent) > 0:

[ ]
data
[ ]
# Creating Word2Vec
model = Word2Vec(
 sentences = data,
 vector\_size = 50,
 window = 10)
[ ]
# Vector for word county
print("Vector for county:")
print(model.wv["county"])
print()
[ ]
# Finding most similar words
print("3 words similar to county")
words = model.wv.most\_similar("county", topn=3)
for word in words:
 print(word)
print()
[ ]
#Visualizing data
words = ["france", "germany", "india", "truck", "boat", "road", "teacher", "student"]
 
X = model.wv[words]
pca = PCA(n\_components=2)
result = pca.fit\_transform(X)
 
pyplot.scatter(result[:, 0], result[:, 1])
for i, word in enumerate(words):
 pyplot.annotate(word, xy=(result[i, 0], result[i, 1]))
pyplot.show()
In the above visualization, we can see that the words student and teacher point towards one direction, countries like India, Germany, and France point in another direction, and words like road, boat, and truck in another. This shows that our Word2Vec model has learned the embeddings that can differentiate words based on their meaning.

Loading Pre-trained Gensim model
[ ]
import gensim
import gensim.downloader
 
for model\_name in list(gensim.downloader.info()['models'].keys()):
 print(model\_name)
Let’s load the word2vec-google-news-300 model and perform different tasks such as finding relations between Capital and Country, getting similar words, and calculating cosine similarity. It contains pre-trained vectors trained on part of Google News dataset (about 100 billion words). The model contains 300-dimensional vectors for 3 million words and phrases.

[ ]
# Load google\_news\_vectors
google\_news\_vectors = gensim.downloader.load('word2vec-google-news-300')
[ ]

# Finding Capital of Britain given Capital of France: (Paris - France) + Britain = 
print("Finding Capital of Britain: (Paris - France) + Britain")
capital = google\_news\_vectors.most\_similar(["Paris", "Britain"], ["France"], topn=1)
print(capital)
print()
[ ]
# Finding Capital of India given Capital of Germany: (Berlin - Germany) + India = 
print("Finding Capital of India:")
capital = google\_news\_vectors.most\_similar(["Berlin", "India"], ["Germany"], topn=1)
print(capital)
print()
[ ]
# Finding words similar to BMW
print("5 similar words to BMW:")
words = google\_news\_vectors.most\_similar("BMW", topn=5)
for word in words:
 print(word)
print()
[ ]
# Finding words similar to Beautiful
print("3 similar words to beautiful:")
words = google\_news\_vectors.most\_similar("beautiful", topn=3)
for word in words:
 print(word)
print()
[ ]
# Finding cosine similarity between fight and battle
cosine = google\_news\_vectors.similarity("fight", "battle")
print("Cosine similarity between fight and battle:", cosine)
print()
[ ]
# Finding cosine similarity between fight and love
cosine = google\_news\_vectors.similarity("fight", "love")
print("Cosine similarity between fight and love:", cosine)
[ ]
google\_news\_vectors.word\_vec("love")
11 세 어린이에게 댓글이 포함 된 주피터 노트북의 아래 코드를 설명해주세요.Gensim을 사용한 Word2vec 사전 학습 모델Gensim에는 이미 사전 학습된 모델도 몇 가지 있습니다.word2vec-google-news-300 모델을 로드하고 수도와 국가 간의 관계 찾기, 유사한 단어 찾기, 코사인 유사도 계산과 같은 다양한 작업을 수행해 보겠습니다.[ ]문자열 가져오기import nltknltk.corpus에서 갈색 가져오기gensim.models에서 Word2Vec를 가져옵니다.sklearn.decomposition에서 PCA를 가져옵니다.matplotlib에서 pyplot 가져 오기 브라운 코퍼스브라운 코퍼스는 1961년 브라운 대학교에서 만든 최초의 백만 단어 전자 영어 말뭉치입니다. 이 말뭉치에는 500개의 출처에서 가져온 텍스트가 포함되어 있으며, 출처는 뉴스, 사설 등과 같은 장르별로 분류되어 있습니다. 전체 목록은 http://icame.uib.no/brown/bcm-los.html 을 참조하세요.[ ]nltk.download("brown")document = brown.sents()len(document)#print(document[11199])[ ]#document[0]brown.sents()[ ]# 모든 단어를 소문자로 바꾸고 단일 구두점 단어를 제거하도록 데이터를 전처리합니다.document = brown.sents()data = []문서에서 보낸 데이터 new\_sent = [] 보낸 단어의 경우 new\_word = word.lower() new\_word[0]가 string.punctuation에 없다면: new\_sent.append(new\_word) len(new\_sent) > 0:[ ]data[ ]# Word2Vec 생성하기모델 = Word2Vec( 문장 = 데이터, 벡터\_size = 50, window = 10)[ ]# 단어 카운티에 대한 벡터print("카운티에 대한 벡터:")print(model.wv["county"])print()[ ]# 가장 유사한 단어 찾기print("county와 유사한 단어 3개")words = model.wv.most\_similar("county", topn=3)단어의 단어에 대해 print(word)print()[ ]#데이터 시각화words = ["프랑스", "독일", "인도", "트럭", "보트", "도로", "교사", "학생"] X = model.wv[words]pca = PCA(n\_components=2)결과 = pca.fit\_transform(X) pyplot.scatter(result[:, 0], result[:, 1])for i, word in enumerate(words): pyplot.annotate(word, xy=(result[i, 0], result[i, 1]))pyplot.show()위의 시각화에서 학생과 교사라는 단어는 한 방향을 가리키고, 인도, 독일, 프랑스와 같은 국가는 다른 방향을 가리키며, 도로, 보트, 트럭과 같은 단어는 다른 방향을 가리키는 것을 볼 수 있습니다. 이는 Word2Vec 모델이 단어의 의미에 따라 단어를 구분할 수 있는 임베딩을 학습했음을 보여줍니다.사전 학습된 Gensim 모델 로드[ ]import gensimimport gensim.downloader for model\_name in list(gensim.downloader.info()['models'].keys()): print(model\_name)word2vec-google-news-300 모델을 로드하고 수도와 국가 간의 관계 찾기, 유사한 단어 찾기, 코사인 유사도 계산과 같은 다양한 작업을 수행해 보겠습니다. 이 모델에는 Google 뉴스 데이터 세트의 일부(약 1,000억 개의 단어)에 대해 학습된 사전 학습된 벡터가 포함되어 있습니다. 이 모델에는 3백만 개의 단어와 구문에 대한 300차원 벡터가 포함되어 있습니다.[ ]# google\_news\_vectors 로드google\_news\_vectors = gensim.downloader.load('word2vec-google-news-300')[ ]# 프랑스의 수도가 주어지면 영국의 수도 찾기: (파리 - 프랑스) + 영국 = print("영국의 수도 찾기: (파리 - 프랑스) + 영국")capital = google\_news\_vectors.most\_similar(["Paris", "Britain"], ["France"], topn=1)print(capital)print()[ ]# 독일의 수도가 주어졌을 때 인도의 수도 찾기: (베를린-독일) + 인도 = print("인도의 수도 찾기:")capital = google\_news\_vectors.most\_similar(["Berlin", "India"], ["Germany"], topn=1)print(capital)print()[ ]# BMW와 유사한 단어 찾기print("BMW와 유사한 단어 5개:")words = google\_news\_vectors.most\_similar("BMW", topn=5)단어의 단어에 대해 print(word)print()[ ]# Beautiful와 유사한 단어 찾기print("beautiful와 유사한 단어 3:")words = google\_news\_vectors.most\_similar("beautiful", topn=3)단어의 단어에 대해 print(word)print()[ ]# 싸움과 전투 사이의 코사인 유사성 찾기cosine = google\_news\_vectors.similarity("fight", "battle")print("싸움과 전투 사이의 코사인 유사성:", 코사인)print()[ ]# 싸움과 사랑 사이의 코사인 유사도 찾기cosine = google\_news\_vectors.similarity("fight", "love")print("싸움과 사랑 사이의 코사인 유사성:", 코사인)[ ]google\_news\_vectors.word\_vec("love")