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- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
我正在构建一个 word2vec 模型,如下所示。
from gensim.models import word2vec, Phrases
documents = ["the mayor of new york was there", "human computer interaction and machine learning has now become a trending research area","human computer interaction is interesting","human computer interaction is a pretty interesting subject", "human computer interaction is a great and new subject", "machine learning can be useful sometimes","new york mayor was present", "I love machine learning because it is a new subject area", "human computer interaction helps people to get user friendly applications"]
sentence_stream = [doc.split(" ") for doc in documents]
bigram = Phrases(sentence_stream, min_count=1, delimiter=b' ')
trigram = Phrases(bigram[sentence_stream], min_count=1, delimiter=b' ')
for sent in sentence_stream:
bigrams_ = bigram[sent]
trigrams_ = trigram[bigram[sent]]
print(bigrams_)
print(trigrams_)
# Set values for various parameters
num_features = 10 # Word vector dimensionality
min_word_count = 1 # Minimum word count
num_workers = 4 # Number of threads to run in parallel
context = 5 # Context window size
downsampling = 1e-3 # Downsample setting for frequent words
model = word2vec.Word2Vec(trigrams_, workers=num_workers, \
size=num_features, min_count = min_word_count, \
window = context, sample = downsampling)
vocab = list(model.wv.vocab.keys())
print(vocab[:10])
但是,我得到的模型词汇表的输出是单个字符,如下所示。
['h', 'u', 'm', 'a', 'n', ' ', 'c', 'o', 'p', 't']
我正确地得到了二元组和三元组。因此,我只是对代码错误的地方感到困惑。请告诉我问题是什么?
最佳答案
这解决了我的问题。我应该按如下方式将列表列表传递给 word2vec 模型。
trigram_sentences_project = []
bigram = Phrases(sentence_stream, min_count=1, delimiter=b' ')
trigram = Phrases(bigram[sentence_stream], min_count=1, delimiter=b' ')
for sent in sentence_stream:
#bigrams_ = [b for b in bigram[sent] if b.count(' ') == 1]
#trigrams_ = [t for t in trigram[bigram[sent]] if t.count(' ') == 2]
bigrams_ = bigram[sent]
trigrams_ = trigram[bigram[sent]]
trigram_sentences_project.append(trigrams_)
关于python - 为什么我在 Gensim word2vec 中得到单字母词汇表?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46441876/
比方说, word2vec.model 是我训练好的 word2vec 模型。当出现词汇外单词( oov_word )时,我计算向量 vec 使用 compute_vec(oov_word) 方法。现
我有一个现有的 gensim Doc2Vec 模型,我正在尝试对训练集以及模型进行迭代更新。 我拿新文件,照常进行预处理: stoplist = nltk.corpus.stopwords.words
使用 gensim.models.LdaMallet 有什么区别和 gensim.models.LdaModel ?我注意到参数并不完全相同,想知道什么时候应该使用一个而不是另一个? 最佳答案 TL;
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我在 gensim 中有一个 word2vec 模型,训练了 98892 个文档。对于句子数组中不存在的任何给定句子(即我训练模型的集合),我需要用该句子更新模型,以便下次查询时给出一些结果。我这样做
我对 Gensim 很陌生,我正在尝试使用 word2vec 模型训练我的第一个模型。我看到所有参数都非常简单易懂,但是我不知道如何跟踪模型的损失以查看进度。此外,我希望能够在每个 epoch 之后获
请帮助我理解如何 TaggedDocument 之间的区别和 LabeledSentence的 gensim作品。我的最终目标是使用 Doc2Vec 进行文本分类模型和任何分类器。我正在关注这个 bl
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我尝试使用 gensim 导入 import gensim 但出现以下错误 ImportError Traceback (most rece
我正在关注 https://radimrehurek.com/gensim/wiki.html#latent-dirichlet-allocation 上的“英语维基百科”gensim 教程 它解释了
我正在使用 24 核虚拟 CPU 和 100G 内存来训练 Doc2Vec 与 Gensim,但无论修改核数,CPU 的使用率始终在 200% 左右。 top htop 上面两张图显示了cpu使用率,
在将文本文档列表转换为语料库字典,然后使用以下方法将其转换为词袋模型之后: dictionary = gensim.corpora.Dictionary(docs) # docs is a list
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我发现关于 word2vec.similarity() 的警告如下: >d:\python\lib\site-packages\gensim\matutils.py:737: FutureWarnin
我正在尝试使用版本为 3.6 的 Python 的 Gensim 库运行程序。 每当我运行该程序时,我都会遇到这些语句: C:\Python36\lib\site-packages\gensim-2.
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我正在使用gensim doc2vec。我想知道是否有任何有效的方法来了解doc2vec的词汇量。一种粗略的方法是计算单词总数,但是如果数据量很大(1GB或更多),那么这将不是一种有效的方法。 最佳答
documentation有点不清楚如何将 fasttext 模型保存到磁盘 - 如何在参数中指定路径,我尝试这样做,但失败并出现错误 文档中的示例 >>> from gensim.test.util
我是一名优秀的程序员,十分优秀!