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
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
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
有谁知道nltk的wordpunct_tokenize和word_tokenize的区别？我正在使用nltk=3.2.4并且wordpunct_tokenize的文档字符串中没有任何内容可以解释差异。我在nltk的文档中也找不到此信息(也许我没有在正确的地方搜索!)。我原以为第一个会去掉标点符号等，但事实并非如此。 最佳答案 wordpunct_tokenize基于简单的正则表达式标记化。它被定义为wordpunct_tokenize=WordPunctTokenizer().tokenize你可以找到here.基本上它使用正则表达
我正在浏览thisquestion.我只是想知道NLTK在单词/句子标记化方面是否会比正则表达式更快。 最佳答案 默认的nltk.word_tokenize()使用Treebanktokenizer模拟来自PennTreebanktokenizer的分词器.请注意，str.split()并未实现语言学意义上的记号，例如:>>>sent="Thisisafoo,barsentence.">>>sent.split()['This','is','a','foo,','bar','sentence.']>>>fromnltkimportw
给定一个模型，例如fromgensim.models.word2vecimportWord2Vecdocuments=["Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications","Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime","TheEPSuserinterfacemanagementsystem","SystemandhumansystemengineeringtestingofEPS","Relationofuserperceivedresponsetimetoerrormeasu
背景我有一些带有样本数据的向量，每个向量都有一个类别名称(地点、颜色、名称)。['john','jay','dan','nathan','bob']->'Names'['yellow','red','green']->'Colors'['tokyo','bejing','washington','mumbai']->'Places'我的目标是训练一个模型，该模型采用新的输入字符串并预测它属于哪个类别。例如，如果新输入是“紫色”，那么我应该能够将“颜色”预测为正确的类别。如果新输入是“Calgary”，它应该将“Places”预测为正确的类别。方法我做了一些研究并发现了Word2vec.
