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
我正在尝试使用Python从.wav文件中计算频谱图。为了做到这一点，我按照可以找到的说明进行操作inhere.我首先使用librosa库读取.wav文件。在链接中找到的代码可以正常工作。该代码是:sig,rate=librosa.load(file,sr=None)sig=buf_to_int(sig,n_bytes=2)spectrogram=sig2spec(rate,sig)和函数sig2spec:defsig2spec(signal,sample_rate):#Readthefile.#sample_rate,signal=scipy.io.wavfile.read(file
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
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'
我有如下所示的代码来从麦克风获取音频:importpyaudiop=pyaudio.PyAudio()CHUNK=1024FORMAT=pyaudio.paInt16CHANNELS=2RATE=1024*10RECORD_SECONDS=10stream=p.open(format=FORMAT,channels=CHANNELS,rate=RATE,input=True,frames_per_buffer=CHUNK)foriinrange(0,int(RATE/CHUNK*RECORD_SECONDS)):data=stream.read(CHUNK)send_via_socke
以下代码将频率为400Hz的简单正弦波写入单声道WAV文件。应该如何更改此代码才能生成立体声WAV文件。第二个channel应该在不同的频率。importmathimportwaveimportstructfreq=440.0data_size=40000fname="WaveTest.wav"frate=11025.0#framerateasafloatamp=64000.0#multiplierforamplitudesine_list_x=[]forxinrange(data_size):sine_list_x.append(math.sin(2*math.pi*freq*(x/
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
我有一个几分钟长的.wav文件，我想将其分成不同的10秒.wav文件。到目前为止，这是我的python代码:importwaveimportmathdefmain(filename,time):read=wave.open(filename,'r')#getsamplerateframeRate=read.getframerate()#getnumberofframesnumFrames=read.getnframes()#getdurationduration=numFrames/frameRate#getallframesasastringofbytesframes=read.re
我有这个代码:importnumpyasnpimportscipy.io.wavfileimportmathrate,data=scipy.io.wavfile.read('xenencounter_23.wav')data2=[]foriinrange(len(data)):data2.append([int(round(math.sin(data[i][0])*3000)),int(round(math.sin(data[i][1])*3000))])data2=np.asarray(data2)printdata2scipy.io.wavfile.write('xenencoun
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
