gensim

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Keras Conv1d와 함께 gensim doc2vec 사용. ValueError

현재 keras를 사용하여 컨벌루션 lstm 네트워크를 구현하려고하는 임. 케라의 임베디드 레이어를 사용하는 대신 Gensim의 doc2vec 임베딩을 사용하고 입력 데이터를 생성했습니다. 전처리 preprocessed_train = utils.preprocess_text(train_vect) preprocessed_test = utils.preproce

python machine-learning keras gensim 2017-09-13

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Gensim - 여러 문서를 반복합니다.

Q6 레시피를 here으로 표시하려고합니다.하지만 확인 했는데도 문서를 올바르게 읽는 것처럼 보이지만 내 코퍼스는 []로 반환됩니다. 그래서 내 코드는 다음과 같습니다 def iter_documents(top_directory): """Iterate over all documents, yielding a document (=list of utf8

gensim 2017-09-16

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Pandas DataFrame에로드 된 삽입을 Gensim 모델로 전환하는 방법은 무엇입니까?

나는 인덱스가 단어이고 내가 각 단어마다 100d 벡터로 포함되도록 플로트 번호가있는 100 개의 열이있는 DataFrame을 가지고 있습니다. 내 메서드를 사용할 수 있도록 gensim model object 내 DataFrame 개체를 변환하고 싶습니다; 특별히 gensim.models.keyedvectors.most_similar()을 사용하여 하위

python pandas gensim 2017-09-19

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Visual Studio 2015 용 python 도구 gensim 패키지를 가져올 때 디버깅 속도가 느림

나는 VS 2015에서 PTVS를 사용하여 파이썬 코드를 작성하고 있습니다. gensim 라이브러리 가져 오기를 작성하고 F5 키를 사용하여 디버깅을 시작하면 Debugger가 라이브러리를로드하고 다음 줄로 이동하는 데 약 5 분이 걸립니다. from gensim import utils a. 이 문제를 어떻게 수정합니까? b. 내가 디버그없이 시작한다면

python visual-studio gensim ptvs 2017-09-22

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TFIDIF 모델 창조 형식 오류 Gensim에서

형식 오류 : 'TfidfModel'객체는 가없는 이유는 초기화 후 각 문서의 TFIDF 매트릭스를 계산할 수 호출하지? : 999 개의 문단으로 각각 약 5-15 문장으로 시작했습니다. 적응이 모든 것을 토큰 화 한 후, 나는 사전을 만들어 (~ 16K 고유 한 토큰) 및 코퍼스 지금 나는 TFIDF 행렬을 만들 준비가 (나중에 LDA와 w2V 해요 (튜

python nlp gensim tf-idf language-features 2017-09-22

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텍스트 처리 - 구문 검색 후 Word2Vec 학습 (bigram 모델)

평소보다 많은 n-gram을 가진 word2vec 모델을 만들고 싶습니다. 내가 찾은 것처럼 gensim.models.phrase의 Phrase 클래스는 원하는 구문을 찾을 수 있으며, 코퍼스에서 구문을 사용하고 word2vec 열차 기능의 결과 모델을 사용할 수 있습니다. 그래서 먼저 아래 코드를 gensim documentation에 입력하면됩니다. c

python text-processing gensim word2vec python-textprocessing 2017-09-26

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Tfidf 행렬과 예측 벡터 간의 유사성 계산시 메모리 오버플로가 발생합니다.

다음 코드를 사용하여 ~ 20,000,000 개의 문서에 tf-idf 모델을 생성했습니다. 제대로 작동합니다. 내가 메모리 사용량이 불면 linear_kernel 유사도 점수를 계산하려고하면 문제가 : from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairw

python scikit-learn gensim tf-idf csr 2017-09-26

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왜 Gensim word2vec에서 한 글자 어휘를 구합니까?

다음과 같이 word2vec 모델을 구축 중입니다. 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 res

python gensim word2vec 2017-09-27

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LDA를 적용한 후 자동으로 항목에 라벨을 지정하는 방법

저는 LDA를 Python으로 구현했습니다. 이제 LDA에서 얻은 항목 중 원하는 항목에 레이블을 지정하고 싶습니다. 주제 모델의 [(0, u'0.023*"alternate" + 0.023*"transfervisions" + 0.013*"tvcommunity"'), (1, u'0.026*"minimalism" + 0.026*"minimalist" + 0.0

python nltk gensim lda topic-modeling 2017-10-06

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내 어휘의 Gensim에서 tf-idf를 계산하십시오.

나는 tf-idf 값을 계산해야하는 단어 집합 (n-gram)이 있습니다. 이 단어들은; myvocabulary = ['tim tam', 'jam', 'fresh milk', 'chocolates', 'biscuit pudding'] 내 코퍼스는 다음과 같습니다. corpus = {1: "making chocolates biscuit pudding ea

python gensim tf-idf 2017-10-09

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