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
这个问题在这里已经有了答案:positionalargumentfollowskeywordargument[duplicate](1个回答)关闭4年前。我有一个python3函数，其定义如下:defhidden_markov_model(distribution,K=3,N=100,*args):当我调用这个函数时，我得到这个错误:Q_hmm=hidden_markov_model(Gaussian,K=K,N=N,mu,K*[std**(-2)*np.identity(2)],)SyntaxError:positionalargumentfollowskeywordargument
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'
我正在尝试制作一个使用argparse模块来解析命令行选项的Python程序。我想做一个可选的参数，可以是命名的或位置的。例如，我希望myScript--username=batman执行与myScriptbatman相同的操作。我还希望没有用户名的myScript有效。这可能吗？如果可以，如何实现？我尝试了与下面的代码类似的各种操作，但均未成功。parser=argparse.ArgumentParser()group=parser.add_mutually_exclusive_group()group.add_argument("-u","--user-name",default=
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
我有一个字典data我存储了:key-事件IDvalue-此事件的名称，其中value是UTF-8字符串现在，我想把这张map写到一个json文件中。我试过这个:withopen('events_map.json','w')asout_file:json.dump(data,out_file,indent=4)但这给了我错误:UnicodeDecodeError:'utf8'codeccan'tdecodebyte0xbfinposition0:invalidstartbyte现在，我也试过:withio.open('events_map.json','w',encoding='utf
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
从python3.5迁移到3.6，我的单元测试揭示了django-import-export和tablib的问题:TypeError:cell()missing1requiredpositionalargument:'column'File"/lib/python3.6/site-packages/tablib/formats/_xlsx.py",line122,indset_sheetcell=ws.cell('%s%s'%(col_idx,row_number))TypeError:cell()missing1requiredpositionalargument:'column't
这个问题在这里已经有了答案:UnicodeerrorOrdinalnotinrange(1个回答)关闭5年前。我只是想解码类似\uXXXX\uXXXX\uXXXX的字符串。但是我得到一个错误:$pythonPython2.7.6(default,Sep92014,15:04:36)[GCC4.2.1CompatibleAppleLLVM6.0(clang-600.0.39)]ondarwinType"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>printu'\u041e\u043b\u044c\u0433\u0
