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'
我正在尝试使用Python的Tfidf来转换文本语料库。但是，当我尝试对其进行fit_transform时，出现值错误ValueError:emptyvocabulary;也许文档只包含停用词。In[69]:TfidfVectorizer().fit_transform(smallcorp)---------------------------------------------------------------------------ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1TfidfVectorizer().fit_tran
我有这门课:fromthreadingimportThreadimporttimeclassTimer(Thread):def__init__(self,interval,function,*args,**kwargs):Thread.__init__()self.interval=intervalself.function=functionself.args=argsself.kwargs=kwargsself.start()defrun(self):time.sleep(self.interval)returnself.function(*self.args,**self.kwar
我在Eclipse中使用PyDev在Python中进行开发，我的一些代码在代码分析工具中生成了错误。具体来说:classGroup(object):defkey(self,k):classSubkey(object):def__enter__(s):self._settings.beginGroup(k)returnselfdef__exit__(s,type,value,tb):self._settings.endGroup()returnSubkey()给我一个"Method'__enter__-group'shouldhaveselfasfirstparameter"错误，以
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
我在我的测试框架中使用了以下代码:testModules=["test_foo","test_bar"]suite=unittest.TestLoader().loadTestsFromNames(testModules)runner=unittest.TextTestRunner(sys.stdout,verbosity=2)results=runner.run(suite)returnresults.wasSuccessful()有没有办法让报告(runner.run？)在第一次失败后中止以防止过于冗长？ 最佳答案 问题提出九年
我运行了以下代码:fromcollectionsimportdefaultdictlst=list(range(0,5))d=defaultdict(lst)我得到了这个错误:TypeError:firstargumentmustbecallableorNone请帮忙 最佳答案 对于defaultdict，默认值通常不是真正的值，它是一个工厂:一个方法产生新的值(value)。您可以使用生成列表的lambda表达式解决此问题:lst=lambda:list(range(0,5))d=defaultdict(lst)这也是一个好主意，
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
我是tensorflow和word2vec的新手。我刚刚研究了word2vec_basic.py它使用Skip-Gram算法训练模型。现在我想使用CBOW算法进行训练。如果我简单地反转train_inputs和train_labels是否真的可以实现？ 最佳答案 我认为CBOW模型不能简单地通过翻转Skip-gram中的train_inputs和train_labels来实现>因为CBOW模型架构使用周围词向量的总和作为分类器进行预测的单个实例。例如，您应该同时使用[the,brown]来预测quick而不是使用the来预测quic
