该工具提供了用于计算单词的矢量表示的连续词袋和跳过 - 克结构的有效实现。这些表示随后可用于许多自然语言处理应用程序和进一步研究。
我正在尝试构建一个word2vec相似度字典。我能够构建一个字典,但相似性没有正确填充。我在代码中遗漏了什么吗?输入样本数据......
我已经训练了大约2300个段落(每个2000-12000个单词)的段落向量,每个段落的矢量大小为300.现在,我需要推断大约100,000个句子的段落向量,我有...
doc2vec - python中doc2vec training和infer_vector()的输入格式
在gensim中,当我给一个字符串作为训练doc2vec模型的输入时,我得到这个错误:TypeError('不知道如何处理uri%s'%repr(uri))我提到了这个问题Doc2vec:.. 。
我使用gensim在我自己的语料库上训练了doc2vec和相应的word2vec。我想用t-sne用文字来形象化word2vec。如图所示,图中的每个点都有“单词”也有......
我已经从M. Baroni等人的Word Embeddings中下载了预先训练的单词嵌入模型。我想要想象句子中存在的单词的嵌入。我有两句话:sentence1 =“四......
该代码用于生成word2vec并使用它来训练朴素贝叶斯分类器。我能够生成word2vec并成功使用相似性函数。下一步我想用...
我有大量的文本,每个文本都在快速增长。我需要实现相似性搜索。想法是将每个单词嵌入为word2vec,并将每个单词表示为规范化的...
Doc2Vec.infer_vector每次都会在特定的训练模型上保持不同的结果
我正在尝试遵循这里提到的官方Doc2Vec Gensim教程 - https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/blob/develop/docs/notebooks/doc2vec-lee.ipynb我将第10行的代码修改为.. 。
如何使用单词的向量表示(从Word2Vec等获得)作为分类器的特征?
我熟悉使用BOW功能进行文本分类,其中我们首先找到语料库词汇表的大小,这些词汇表的大小就是我们的特征向量。对于每个句子/文件,......
我的数据混合了文本和分类功能。它看起来像:cr_id描述业务类型状态1更强大的系统需要担保贷款...
我在Keras做文本分类。首先,我使用Word2Vec创建一个嵌入矩阵并将其传递给Keras嵌入层。然后我在它上面运行Conv1D。这是我的数据集......
我正在进行文本分类并计划使用word2vec单词嵌入并将其传递给Conv1D图层进行文本分类。我有一个包含文本和相应标签的数据框(...
给定一个单词嵌入向量列表,我试图计算一个平均单词嵌入,其中一些单词比其他单词更有意义。换句话说,我想计算语义加权...
根据我的理解,单词向量仅用于与其他单词向量的关系。例如,“王”的单词向量减去“男孩”的单词向量应该给出一个向量关闭...
Doc2vec:gensim doc2vec模型中只有10个docvecs?
我使用gensim拟合doc2vec模型,标记文档(长度> 10)作为训练数据。目标是获取所有训练文档的doc向量,但在model.docvecs中只能找到10个向量。 ......
Sentence2vec和Word2vec涉及停用词和命名实体
我正在研究一个涉及sentence2vec的NLP项目。我假设我将使用预先训练的字嵌入将标记转换为向量,然后继续进行句子嵌入。从......
当我使用word2vec.word2vec(train =“corpus.txt”)时,它如何解析文件中的单词?有人可以给我一个例子或相关资源吗?提前致谢。