gensim

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Sklearn과 gensim의 TF-IDF 구현

필자는 문서 집합 간의 유사성을 판단하려고 노력했으며, 사용하고있는 방법 중 하나는 TF-IDF 결과와의 코사인 유사도입니다. 비슷한 결과를주는 sklearn과 gensim의 구현을 모두 사용해 보았지만 내 구현은 다른 매트릭스로 나타납니다. 을 분석 한 후, 나는 그들의 구현 내가 공부 한 사람에서 다른 것으로 나타났습니다 가로 질러 온 :이 Sklear

scikit-learn tf-idf gensim 2017-05-21

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특수 목적으로 Word2Vec 모델을 올바르게 훈련하는 방법

제 질문은 Word2Vec 모델의 독특하고 실제적인 사용에 대한 모델 교육에 관한 것입니다. See Word2Vec details here 나는 단어 embeddings 내에서 명사 형용사 (또는)를 식별하는 작업을하고 있습니다. (예 : 데이터 세트의 문장에 '멋진 자동차'가 있습니다.) 코퍼스와 명사 및 형용사의 단어 임베딩을 모두 감안할 때 적절한 연

vector deep-learning gensim word2vec word-embedding 2017-05-24

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둘 이상의 쿼리를 사용하여 문서 유사성을 계산하는 방법은 무엇입니까?

LDA 모델 (Gensim 사용)을 사용하여 특정 문서를 기반으로 비슷한 문서를 찾는 방법을 구현했습니다. 다음으로해야할 일은 여러 문서가있는 경우 입력으로 제공되는 여러 문서를 기반으로 비슷한 문서를 얻는 방법입니다. 내가 그것을 구현하는 방법을 다음 다른 문서가있을 경우 지금 dictionary = corpora.Dictionary.load('dicti

python gensim lda 2017-05-24

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word2vec 훈련 과정 설명

나는 word2vec 내에서 skip-gram 모델을 배우려고 노력하고있다. 그러나 나는 몇 가지 기본 개념에 혼란스러워한다. 시작하려면 여기에 예제로 동기 부여 된 모델에 대한 나의 현재 이해가 있습니다. 내가 가서 파이썬 gensim을 사용하고 있습니다. 여기에는 세 문장으로 된 코퍼스가 있습니다.이에서 sentences = [ ['i', 'l

gensim word2vec 2017-09-06

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gensim word2vec 모델에 주어진 텍스트 삽입 모델의 확률을 얻기

gensim word2vec 모델을 사용하여 가장 가능성있는 단어 시퀀스를 얻으려고합니다. 나는 이러한 파일을 제공하는 pretrained 모델을 발견했다 : word2vec.bin word2vec.bin.syn0.npy word2vec.bin.syn1neg.npy 이 내 코드는이 모델과 문장의 확률을 얻기 위해 노력하고있다 :이 오류가 발생하고이

python nlp gensim word2vec language-model 2017-09-06

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Gensim의 Word2Vec에서 model.most_similar를 사용합니다.

Gensim의 'Word2Vec'에 새로 왔습니다. 나는 텍스트 (Wikipedia : Machine Learning에서 추출한)에 대한 Word2Vec 모델을 구축하고 과 유사한 단어을 '기계 학습'으로 찾고 싶습니다. 현재 코드는 다음과 같습니다. # import modules & set up logging from gensim.models impor

python gensim word2vec 2017-09-07

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doc2vec 모델의 치수 확인

크기가 100 크기 인 doc2vec 모델을 만들었습니다. 저의 독서에서 알 수 있듯이이 치수는 제 모델의 특징입니다. 이 치수가 정확히 무엇인지 어떻게 확인할 수 있습니까?

python gensim doc2vec 2017-09-11

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왜 Word2Vec의 most_similar() 함수가 훈련에서 무의미한 결과를 내고 있습니까?

나는 사전 정의 된 키워드 목록에서 코퍼스의 유사한 문맥 단어를 식별하기 위해 이력서 (스톱 워드 제거)에 대한 gensim word2vec 코드를 실행 중입니다. 입력 매개 변수, 스톱 워드 제거 등 여러 반복에도 불구하고 유사한 문맥 단어가 전혀 의미가 없습니다 (거리 또는 컨텍스트 측면에서) 예 : 55,418 문장 : 상관 관계 매트릭스는 여러 번

python-2.7 gensim word2vec word-embedding 2017-09-11

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gensim과 문장 일치 word2vec : 수동으로 채워진 모델이 작동하지 않습니다.

단어 벡터 합계 및 결과 비교라는 순진한 접근 방식을 사용하여 문장 비교 문제를 해결하려고합니다. 내 목표는 사람들을 관심 분야별로 매치시키는 것이므로 데이터 세트는 이름과 취미를 설명하는 짧은 문장으로 구성됩니다. 일괄 처리는 매우 작고 수백 명에 불과하므로 doc2vec를 파헤 치기 전에 시도해보고 싶었습니다. 데이터를 완전히 청소하고, 중지 단어를 제

python nlp gensim word2vec 2017-09-12

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python에서 gensim을 설치할 수 없습니다.

gensim 모듈을 설치하는 데 문제가 있습니다. numpy와 scipy 종속 모듈을 성공적으로 설치했지만 gensim 설치 중에 오류가 발생했습니다. Python pip install gives "Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1" 에 주어진 솔루션을 시도했지만 그 중 아무 것도 작

python gensim 2017-09-12

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