doc2vec

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gensim LabeledSentence와 TaggedDocument의 차이점

TaggedDocument과 LabeledSentence이 gensim 인 방식의 차이점을 이해하는 데 도움을주십시오. 궁극적 인 목표는 Doc2Vec 모델과 모든 분류 기준을 사용하는 텍스트 분류입니다. 나는 이것을 따라 가고있다 blog! class MyLabeledSentences(object): def __init__(self, dirnam

gensim text-classification word2vec doc2vec 2016-12-16

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doc2vec의 파이썬 간단한 구현?

gensim에서 doc2vec를 구현하려고하지만 일부 오류가 있거나 웹에서 설명서 나 도움말이 충분하지 않습니다. 여기 내 작업 코드의 일부입니다 from gensim.models import Doc2Vec from gensim.models.doc2vec import LabeledSentence class LabeledLineSentence(objec

python gensim word2vec doc2vec 2016-10-29

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python gensim doc2vec에서 원본 문장 검색 taggedlinedocument

Gensim의 doc2vec 방법을 사용하여 한 줄에 한 문장 씩 들어있는 텍스트 파일을 읽습니다. 그것은 키가 토큰 화 된 용어 목록이고 값이 문장 번호 인 사전으로 파일을 읽습니다. 새 파일의 from gensim import utils from gensim.models.doc2vec import LabeledSentence,TaggedLine

python gensim word2vec doc2vec 2016-10-30

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Gensim Doc2Vec 예외 AttributeError는 'STR'객체가 어떤 속성의 말씀 없다 '

내가 gensim 라이브러리에서 Doc2Vec 모델을 학습하고 다음과 같이 사용하고 : class MyTaggedDocument(object): def __init__(self, dirname): self.dirname = dirname def __iter__(self): for fname in os.listdir(

python neural-network gensim word2vec doc2vec 2016-12-19

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어떻게 내가이 논문 <a href="http://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdf">http://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdf</a></p> <p>thorugh려고하고 doc2vec 단락 벡터

을 계산 gensim 수행하고 그것은 "Theparagraph 벡터와 단어 벡터 맥락에서 다음 단어를 예측하는 평균 또는 을 연결됩니다한다고 실험에서는 벡터를 결합하는 방법으로 연결을 사용합니다. " 어떻게 연결 또는 평균화가 작동합니까? (제 1 단어 1 및 word2 포함될 경우) 예 : 이미지에서도 word1 vector =[0.1,0.2,0.3]

nlp vectorization gensim word2vec doc2vec 2016-11-04

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워드 벡터 및 단락 벡터 쿼리

Gensim의 구현에서 word2vec와 doc2vec 벡터 간의 관계를 이해하려고합니다. 내 응용 프로그램에서 동일한 레이블 (주제)로 여러 문서에 태그를 달기 위해 dbow_words = 1을 사용하여 내 코퍼스에서 doc2vec 모델을 학습하여 단어 벡터도 조정합니다. 나는이 의미에서 많은 의미를 지닌 단어와 문서 벡터 사이의 유사점을 얻을 수 있었다

similarity gensim word2vec temporal doc2vec 2016-11-07

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Gensim : pretrained doc2vec 모델을로드하는 방법?

내 doc2vec pretrained 모델을 읽으려고 해요 : from gensim.models import Doc2Vec model = Doc2Vec.load('/path/to/pretrained/model') 그러나, 오류가 프로세스를 읽는 동안 나타납니다. 아무도이 문제를 어떻게 해결할 것을 제안 할 수 있습니까? 여기에 오류가 있습니다 : At

python model gensim word2vec doc2vec 2016-12-28

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Doc2Vec Gensim 문서와 주제 사이의 유사성

저는 Gensim을 처음 사용 해보고 있으며 지금 질문이 있습니다. 준비된 문서 모음으로 LSI 모델을 교육했습니다. 내 질문은 새 문서가 문서 모음에서 생성 된 모델과 유사한 지 어떻게 알 수 있습니까? MatrixSimilarity처럼 내 코퍼스의 각 문서에 대한 문서의 유사성을 알고 싶지는 않지만 문서가 내 주제/모델과 유사한지를 아는 것이 좋습니다.

python similarity gensim doc2vec 2016-11-12

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gensim/docs/notebooks/doc2vec-lee.ipynb 결과가 반복 가능하지 않음

이 github 자습서에 따르면 : gensim/docs/notebooks/doc2vec-lee.ipynb 약 96 %의 정확도를 얻고 있습니다. 아나콘다 네비게이터의 jupyter 4.3.1 노트북에서 gensim 0.13.4를 사용하는 코드는 다음과 같습니다. 이들의 출력은 다음과 같습니다 : 모델의 평가를위한 튜토리얼에서는 import gensim

python doc2vec 2017-01-12

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doc2vec 표현을 사용한 scikit-learn 분류

doc2vec 표현 및 scikit-learn 모델을 사용하여 텍스트 문서를 분류하려고합니다. 제 문제는 시작하는 방법에 대해 분실했습니다. 누군가가 scikit-learn과 함께 doc2vec를 사용하기 위해 일반적으로 취해진 일반적인 단계를 설명 할 수 있습니까?

machine-learning scikit-learn text-classification doc2vec 2016-11-27

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