gensim

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주제 distristribution 나는 이런 식으로 뭔가의 할당이 countvectorizer

훈련 : import gensim from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer newsgroup_data = ["Human machine interface for lab abc computer applications", "A survey of user opinion of com

python-3.x gensim topic-modeling countvectorizer 2017-11-16

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Gensim의 FastText

Gensim을 사용하여 단축키 .vec 파일을 다음과 같이로드합니다. m=load_word2vec_format(filename, binary=False) 그러나 나는 등 m.most_similar("dog"), m.wv.syn0, m.wv.vocab.keys() 같은 명령을 수행 할 수 .bin 파일을로드해야하는 경우 단지 혼란 스러워요? 그렇다면 어떻

python word2vec gensim fasttext 2017-11-16

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tf-idf (Gensim)를 사용하여 코퍼스에서 가장 중요한 단어 얻기

다음과 같이 tf-idf를 계산합니다. texts=['human interface computer', 'survey user computer system response time', 'eps user interface system', 'system human system eps', 'user response time'] dictionary = c

python gensim tf-idf 2017-11-17

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ML 모델을 사용하는 많은 요청 처리하기

사용자가 보내는 모든 메시지를 다른 ML 관련 작업을 위해 벡터로 변환해야하는 chat-bot을 만들고 있습니다. 나는 이것을하기 위해 미리 훈련 된 Word2Vec 모델을 사용하고있다. Word2Vec 모델은 Gensim 라이브러리를 사용하여 생성되었으며 디스크에 600MB 파일로 저장되며 Django/Python 웹 응용 프로그램에서 사용됩니다. 새 메

django memory-management machine-learning word2vec gensim 2017-11-19

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액세스 Term Topic 매트릭스 Gensim LDA에서 생성

저는 gensim을 사용하여 LDA 모델을 교육했습니다. 나는 Lda가 데이터를 두 개의 더 낮은 수준의 행렬 (ref : https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/08/beginners-guide-to-topic-modeling-in-python/)으로 줄이지 만 용어 - 주제 행렬에 액세스하는 방법을 파악할 수는 없다고

python gensim lda 2017-11-21

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다른 모델의 단어를 결합한 단어 벡터 모델 만들기

word2vec 알고리즘을 사용하여 만든 두 가지 단어 벡터 모델이 있습니다. 지금 나는 직면하고있는 문제는 첫 번째 모델의 몇 마디가 두 번째 모델에 없다는 것입니다. 나는 단어 벡터의 의미와 맥락을 잃지 않고 두 모델의 단어 벡터를 사용할 수있는 두 가지 다른 단어 벡터 모델로 세 번째 모델을 만들고 싶습니다. 나는 이것을 할 수 있습니까? 그렇다면 어

machine-learning nlp word2vec gensim 2017-11-27

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Gensim word2vec/doc2vec 멀티 스레딩 병렬 쿼리

model 개체의 동일한 복사본에 model.wv.most_similar_cosmul을 multiple cores을 사용하여 batches of input pairs에 전화하고자합니다. multiprocessing 모듈은 model의 사본이 여러 개 필요합니다. model은 RAM이 30GB 이상이므로 너무 많은 RAM이 필요합니다. 내 쿼리 쌍을 평가하려

python multithreading word2vec gensim doc2vec 2017-11-28

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gensim의 word2vec 실현은 문맥을 조사 할 때 문장 수준을 넘어서는가요?

문장의 순서가 문제가 될 수 있다는 증거를 제공하는 this question을 발견했습니다 (그러나 효과는 다른 임의적 초기화의 결과 일 수도 있음). 나는 내 프로젝트에 대한 Reddit comment dumps를 처리하기를 원하지만 JSON에서 추출 된 문자열은 정렬되지 않은 수와 매우 다른 subreddits와 주제에 속하는 것, 그래서 나는 엉망 상

word2vec gensim word-embedding 2017-12-01

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tf-idf의 수식은 gensim의 LSA 모델을 사용합니까?

tf와 idf를 계산할 수있는 다양한 방법이 있습니다. LSA 모델에서 gensim이 어떤 수식을 사용하는지 알고 싶습니다. 나는 소스 코드 lsimodel.py을 살펴 보았지만 문서 - 용어 행렬이 만들어지는 곳은 분명하지 않다. (아마 메모리 최적화 때문에). 가 one LSA paper에서 I 문서 기간 행렬의 각각의 셀은 그 단어의 엔트로피로 나누어

gensim tf-idf latent-semantic-indexing latent-semantic-analysis 2017-12-01

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전달 호환성을 보장하면서 Gensim 모델을 저장하려면 어떻게해야합니까? 모델을로드 할 때

내가 나중에 사용하기 위해 모델을 저장하기 위해 Gensim 문구 클래스에 save method을 사용하고 있지만 내가 Gensim의 내 버전을 업데이트하면, 내가 다시 그 모델을로드하는 문제가있다. 예를 들어, 나는 다음과 같은 오류가 발생합니다 2.2.0에서 만들어진 Gensim 2.3.0 : ---------------------------------

python machine-learning nlp data-science gensim 2017-12-02

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