我有一个条目看起来像这样的集合:{"userid":1,"contents":[{"tag":"whatever","value":100},{"tag":"whatever2","value":110}]}我希望能够查询该集合并仅返回数组的一部分:与查询匹配的部分。我正在尝试使用$位置运算符来执行此操作，但到目前为止还没有成功。这更准确地说是我想做的:collection.find({'contents.tag':"whatever"},{'contents.$.value':1})因此，我希望只有与匹配查询的数组中的条目相对应的值，在这种情况下为100。你知道有什么问题吗？我在想也
我有一个条目看起来像这样的集合:{"userid":1,"contents":[{"tag":"whatever","value":100},{"tag":"whatever2","value":110}]}我希望能够查询该集合并仅返回数组的一部分:与查询匹配的部分。我正在尝试使用$位置运算符来执行此操作，但到目前为止还没有成功。这更准确地说是我想做的:collection.find({'contents.tag':"whatever"},{'contents.$.value':1})因此，我希望只有与匹配查询的数组中的条目相对应的值，在这种情况下为100。你知道有什么问题吗？我在想也
不确定错误在哪里。(*是保存私有(private)项目信息的地方，即Facebook应用程序ID和应用程序名称)我已经收到此错误有一段时间了，但我无法弄清楚，是不是我遗漏了什么？{"name":"****","version":"0.0.1","author":"IonicFramework","homepage":"http://ionicframework.com/","private":true,"scripts":{"clean":"ionic-app-scriptsclean","build":"ionic-app-scriptsbuild","lint":"ionic-ap
我通过gensim使用Word2vec使用在GoogleNews上训练的Google预训练向量。我注意到我可以通过对Word2Vec对象进行直接索引查找来访问的词向量不是单位向量:>>>importnumpy>>>fromgensim.modelsimportWord2Vec>>>w2v=Word2Vec.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin',binary=True)>>>king_vector=w2v['king']>>>numpy.linalg.norm(king_vector)2.9022589但是，在
我有gensimWord2Vec实现为我计算一些词嵌入。据我所知，一切都非常奇妙。现在我正在对创建的词向量进行聚类，希望得到一些语义分组。下一步，我想查看每个集群中包含的单词(而不是向量)。IE。如果我有嵌入向量[x,y,z]，我想找出这个向量代表的实际单词。我可以通过调用model.vocab和通过model.syn0来获取单词/词汇项和单词向量。但我找不到明确匹配这些的位置。这比我预期的要复杂，我觉得我可能错过了明显的方法。任何帮助表示赞赏!问题:将单词与Word2Vec()创建的嵌入向量匹配——我该怎么做？我的做法:创建模型后(代码如下*)，我现在想将分配给每个单词的索引(在bu
我尝试了几种加载谷歌新闻word2vec向量(https://code.google.com/archive/p/word2vec/)的方法:en_nlp=spacy.load('en',vector=False)en_nlp.vocab.load_vectors_from_bin_loc('GoogleNews-vectors-negative300.bin')以上给出:MemoryError:Errorassigning18446744072820359357bytes我也尝试过使用.gz压缩向量；或使用gensim加载并保存它们为新格式:fromgensim.models.wor
我正在考虑在网络爬虫转储中使用超过10TB+的大规模数据训练word2vec。我在iMac上亲自训练了c实现GoogleNews-2012dump(1.5gb)花了大约3个小时来训练和生成vector(对速度印象深刻)。虽然我没有尝试python实现:(我在某处读到在wikidump(11gb)上生成300个vector长度的vector大约需要9天。如何加速word2vec？我需要使用分布式模型或需要在2-3天内完成的硬件类型吗？我有8gb内存的iMac。哪个更快？Gensimpython还是C实现？我看到word2vec实现不支持GPU训练。 最佳答案
我正在尝试将scikit-learn包与python-3.4一起使用来进行网格搜索，fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.linear_model.logisticimportLogisticRegressionfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.grid_searchimportGridSearchCVimportpandasaspdfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split
使用python训练word2vec模型后gensim，如何找到模型词汇表中的单词数？ 最佳答案 在最近的版本中，model.wv属性包含单词和向量，并且can本身可以报告长度-它包含的单词数。因此，如果w2v_model是您的Word2Vec(或Doc2Vec或FastText)模型，那么只需这样做:vocab_len=len(w2v_model.wv)如果您的模型只是一组原始词向量，例如KeyedVectors实例而不是完整的Word2Vec/etc模型，那么它只是:vocab_len=len(kv_model)Gensim4.
我一直在开发一个从StackOverflow检索问题的程序。直到昨天程序运行良好，但从今天开始我收到错误"MessageFileNameLinePositionTracebackC:\Users\DPT\Desktop\questions.py13UnicodeEncodeError:'ascii'codeccan'tencodecharacteru'\u201c'inposition34:ordinalnotinrange(128)"目前正在显示问题，但我似乎无法将输出复制到新的文本文件中。importsyssys.path.append('.')importstackexchang
