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다음과 같이 word2vec 모델을 구축 중입니다.왜 Gensim word2vec에서 한 글자 어휘를 구합니까?
from gensim.models import word2vec, Phrases
documents = ["the mayor of new york was there", "human computer interaction and machine learning has now become a trending research area","human computer interaction is interesting","human computer interaction is a pretty interesting subject", "human computer interaction is a great and new subject", "machine learning can be useful sometimes","new york mayor was present", "I love machine learning because it is a new subject area", "human computer interaction helps people to get user friendly applications"]
sentence_stream = [doc.split(" ") for doc in documents]
bigram = Phrases(sentence_stream, min_count=1, delimiter=b' ')
trigram = Phrases(bigram[sentence_stream], min_count=1, delimiter=b' ')
for sent in sentence_stream:
bigrams_ = bigram[sent]
trigrams_ = trigram[bigram[sent]]
print(bigrams_)
print(trigrams_)
# Set values for various parameters
num_features = 10 # Word vector dimensionality
min_word_count = 1 # Minimum word count
num_workers = 4 # Number of threads to run in parallel
context = 5 # Context window size
downsampling = 1e-3 # Downsample setting for frequent words
model = word2vec.Word2Vec(trigrams_, workers=num_workers, \
size=num_features, min_count = min_word_count, \
window = context, sample = downsampling)
vocab = list(model.wv.vocab.keys())
print(vocab[:10])
그러나 모델의 어휘에 대한 출력은 다음과 같이 단일 문자입니다.
['h', 'u', 'm', 'a', 'n', ' ', 'c', 'o', 'p', 't']
bigrams와 trigrams가 올바르게 표시됩니다. 따라서 코드를 잘못 작성한 부분을 혼동합니다. 문제가 무엇인지 알려주세요.
'trigrams_'는 내부 목록이 문장을 나타내는 중첩 목록이어야합니다. 여기에 문자열 목록이있는 것 같습니다. – Kasramvd
아, 그거 해결 :) –