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遇到一个试图使用 Gensim 的 doc2vec 的拦截器。
我导入 gensim.models.doc2vec.Doc2Vec 并在一组推文上成功训练它。我可以使用模型 ['DOC_[0123..]'' 很好地提取文档向量。
我现在的问题是,我正在尝试获取一个新的、未见过的文档 的向量表示,以便我可以将该向量反馈回分类器。据我所知,使用 doc2vec 执行此操作的唯一方法是 infer_vector()
。
但是,当我尝试调用此方法时,我得到以下信息:
AttributeError: 'Doc2Vec' 对象没有属性 'infer_vector'
我能够使用 doc2vec 文档中描述的所有其他方法:https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html
我尝试使用不同版本的 gensim,包括 0.10.3(与 doc2vec || http://rare-technologies.com/doc2vec-tutorial/ 一起发布的版本)和 0.13.1(最新版本)。
请帮忙。
最佳答案
最新版本(特别是0.12.1+)有这个方法;如果您收到该错误,您可能使用的是旧版本,来自路径/环境/python 解释器,它没有从您期望的位置提取其库。
卸载 gensim 并运行你的 python,确认 gensim 实际上已经从你正在使用的 python 环境中消失了。然后重新安装最新的gensim,应该可以使用预期的版本/方法。
关于python - 缺少 Gensim doc2vec infer_vector 方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32251047/
我正在尝试遵循此处提到的官方 Doc2Vec Gensim 教程 - https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/blob/develop/docs/not
我使用默认设置的 train(..) 训练了一个 doc2vec 模型。这有效,但现在我想知道 infer_vector 如何组合输入单词,它只是单个单词向量的平均值吗? model.random.s
程序应该返回列表中最相似的第二个文本,因为它是相同的单词。但这里的情况并非如此。 import gensim from nltk.tokenize import word_tokenize from
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我有一个使用 gensim 中的 doc2vec 的工作应用程序。我知道KeyedVector现在是推荐的方法,并尝试移植,但我不确定 Doc2Vec 中的 infer_vector 方法的等效方法是
在 gensim 中,当我输入字符串作为训练 doc2vec 模型的输入时,出现此错误: TypeError('don\'t know how to handle uri %s' % repr(uri
使用 Gensim 的 Doc2Vec 如何找到 Doctag 和 infer_vector() 之间的距离? 非常感谢 最佳答案 Doctag 是文档向量键的内部名称。 infer_vector()
我是一名优秀的程序员,十分优秀!