我只看到几个问题问这个问题，但还没有一个有答案，所以我想我不妨试试。我一直在使用gensim的word2vec模型来创建一些向量。我将它们导出为文本，并尝试将其导入到嵌入投影仪的tensorflow实时模型中。一个问题。没用。它告诉我张量格式不正确。因此，作为初学者，我想我应该向一些更有经验的人请教可能的解决方案。相当于我的代码:importgensimcorpus=[["words","in","sentence","one"],["words","in","sentence","two"]]model=gensim.models.Word2Vec(iter=5,size=64)mo
这个问题在这里已经有了答案:Matchawholewordinastringusingdynamicregex(1个回答)Wordboundarywithwordsstartingorendingwithspecialcharactersgivesunexpectedresults(2个答案)关闭4年前。我有一个脚本可以运行到我的文本中并搜索并替换我在数据库中写的所有句子。脚本:withopen('C:/Users/User/Desktop/Portuguesetranslator.txt')asf:forlinf:s=l.split('*')editor.replace(s[0],s
我最近开始使用nltk模块进行文本分析。我被困在一个点上。我想在数据帧上使用word_tokenize，以获得数据帧特定行中使用的所有单词。dataexample:text1.Thisisaverygoodsite.Iwillrecommendittoothers.2.Canyoupleasegivemeacallat9983938428.haveissueswiththelistings.3.goodwork!keepitup4.notaveryhelpfulsiteinfindinghomedecor.expectedoutput:1.'This','is','a','very',
我正在尝试使用一个大约有17万行的文件来训练word2vec模型，每行一个句子。我想我可能代表一个特殊的用例，因为“句子”有任意字符串而不是字典单词。每句(行)约100个字，每个“字”约20个字符，有“/”等字符，也有数字。训练代码很简单:#asshowninhttp://rare-technologies.com/word2vec-tutorial/importgensim,logging,oslogging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)classMySen
我正在使用预先训练的谷歌新闻数据集，通过在python中使用Gensim库来获取词向量model=Word2Vec.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin',binary=True)加载模型后，我将训练评论句子单词转换为向量#readingallsentencesfromtrainingfilewithopen('restaurantSentences','r')asinfile:x_train=infile.readlines()#cleaningsentencesx_train=[review_to_word
寻找一种以编程方式将注释(使用Word中的注释功能)插入MSWord文档中特定位置的方法。我更喜欢一种可在最新版本的MSWord标准格式中使用并可在非Windows环境中实现的方法(最好使用Python和/或CommonLisp)。我一直在查看OpenXMLSDK，但似乎无法在那里找到解决方案。 最佳答案 这是我做的:用word创建一个简单的文档(即一个非常小的文档)在Word中添加评论另存为docx。使用python的zip模块访问存档(docx文件是ZIP存档)。将条目“word/document.xml”的内容转储到存档中。这
我需要使用gensim在推文上训练word2vec表示。与我在gensim上看到的大多数教程和代码不同，我的数据不是原始数据，而是已经过预处理。我在包含65k个单词(包括一个“未知”标记和一个EOL标记)的文本文档中有一个字典，并且推文被保存为一个带有索引的numpy矩阵到这个字典中。下面是一个简单的数据格式示例:字典.txtyoulovethiscode推文(5条未知，6条停产)[[0,1,2,3,6],[3,5,5,1,6],[0,1,3,6,6]]我不确定应该如何处理索引表示。一种简单的方法是将索引列表转换为字符串列表(即[0,1,2,3,6]->['0','1','2','3'
如何读取和处理DOCX文件中表格每个单元格的内容？我在Windows7和PyWin32上使用Python3.2来访问MS-Word文档。我是初学者，所以我不知道访问表格单元格的正确方法。到目前为止，我只是这样做了:importwin32com.clientaswin32word=win32.gencache.EnsureDispatch('Word.Application')word.Visible=Falsedoc=word.Documents.Open("MyDocument") 最佳答案 在生命的晚期才开始，但我想我还是会把它
我想知道gensimword2vec的两个相似性度量之间的区别:most_similar()和most_similar_cosmul()。我知道第一个使用词向量的余弦相似度，而另一个使用OmerLevy和YoavGoldberg提出的乘法组合目标。我想知道它如何影响结果？哪一个给出了语义相似性？等等例如:model=Word2Vec(sentences,size=100,window=5,min_count=5,workers=4)model.most_similar(positive=['woman','king'],negative=['man'])结果:[('queen',0.5
我有一个使用Python的Gensim库训练的Word2vec模型。我有一个标记化列表如下。词汇量是34，但我只给出了34个中的几个:b=['let','know','buy','someth','featur','mashabl','might','earn','affili','commiss','fifti','year','ago','graduat','21yearold','dustin','hoffman','pull','asid','given','one','piec','unsolicit','advic','percent','buy']型号model=gens
