word2vec

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    코드 0.과 비슷한 Tensor Flow에 Word Embedding을 구현했습니다. 최종 삽입 (final_embeddings)을 얻을 수 있었지만이 연습에서 일반적인 유추를 사용하여 삽입을 평가하고 싶습니다. 최종 임베딩 배열에서 어떤 용어가 어떤 행과 일치하는지 어떻게 식별 할 수 있습니까? 또는 Tensor Flow에 구현되어 있습니까? 어떤 도움이

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    TensorFlow word2vec tutorial을 기반으로하는 코드를 사용하고 있습니다. 데이터 집합의 각 요소와 해당 단어 레이블 사이에 유사성 값의 행렬이 포함 된 텍스트 파일을 작성하고 싶습니다. sim = similarity.eval() 등 : # Compute the cosine similarity between minibatch examp

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    gensim을 사용하여 자체 자료에서 doc2vec 및 해당 word2vec를 교육했습니다. 나는 단어와 함께 t-sne을 사용하여 word2vec를 시각화하고 싶다. 마찬가지로 그림의 각 점에는 "단어"가 있습니다. 내가 여기에 비슷한 질문 보았다 : g로 수입 gensim 수입 gensim.models from sklearn.manifold import

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    유사성 (아마도 코사인)을 사용하여 일부 문장을 클러스터링하려고하고 있으며 분류기를 사용하여 미리 정의 된 클래스에 텍스트를 넣으려고합니다. 제 생각은 tensorflow를 사용하여 단어 삽입을 생성 한 다음 각 문장마다 평균을내는 것입니다. 다음으로 클러스터링/분류 알고리즘을 사용하십시오. tensorflow가 word2vec 생성 알고리즘을 사용할 준비

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    나는 다음과 같은 정보를 얻을 짧은 문장 분류 문제 일하고 을위한 기능 입력 사람의 사람 (1-100) 성별 (남성의 나이 또는 여자) 문장을 모델링하기 위해 문장 출력 라벨 (콘텐츠의 종류) 의 내용 나는 tfidf와 결합 된 word2vec를 사용하고 있습니다. 또한 분류 기준에 문장을 삽입 할 때 연령과 성별을 특징으로 추가하고 싶습니다. 이 작업을

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    패턴과 물건을 찾는 벡터를 분석하고 SVM을 사용하여 클래스 A와 B 사이의 분류 작업을 완료하려면 작업을 감독해야합니다. 이상하게 들릴지 모르지만 숙제 일 수 있습니다. 결과적으로 내가 알아야 할 내용은 다음과 같습니다. 훈련 된 모델을 사용하여 문서의 코드화 된 벡터를 추출하는 방법은 무엇입니까? 2 개를 해석하는 방법과 word2vec에서 코드를 어떻

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    각 단어에 대해 100 개의 문장과 10 개의 차원 벡터가 포함 된 텍스트 파일을 다른 텍스트 파일에 저장합니다. 각 행렬의 문장에서 각 단어마다 벡터가 인쇄되는 새 텍스트 파일을 만들고 싶습니다. 도와주세요.

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    다음 word2vec 모델로드에서 사용하려는 단어를 목록에서 필터링한다고 가정합니다. 어떻게 필터링 된 단어 목록 만 포함하는 자체 KeyedVectors를 구성 할 수 있습니까? 내가 만들려고 : 주어진 단어에 대한 w2v_model_keyed = w2v_model.wv w2v_model_keyed.drop(word) 그러나 나는 다음과 같은 오류

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    내가 gensim.Word2Vec.load(fname)를 사용하여 바이너리 파일을로드하려고하지만 오류 얻을 : File "file.py", line 24, in model = gensim.models.Word2Vec.load('ammendment_vectors.model.bin') File "/home/hp/anaconda3/lib/python3.6/sit

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    gensim 버전 0.12.4을 사용하고 있으며 동일한 텍스트와 동일한 매개 변수를 사용하여 두 개의 별도 단어 삽입을 교육했습니다. 교육을 마친 후 나는 단어 발생 빈도와 벡터 길이 간의 Pearsons 상관 관계를 계산합니다. 한 모델은 save_word2vec_format(fname, binary=True)을 사용하여 훈련 한 다음 load_word2