首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

无法从'fastText‘导入名称'train_unsupervised’(未知位置)

"fastText"是一个开源的自然语言处理工具库,由Facebook AI Research开发。它提供了一系列用于文本分类和文本表示的算法和工具。"train_unsupervised"是fastText库中的一个函数,用于无监督学习文本表示。

然而,根据提供的问答内容,无法从'fastText'导入名称'train_unsupervised'的具体位置。这可能是由于以下几个原因导致的:

  1. 版本不匹配:fastText库的不同版本可能具有不同的函数和方法。如果使用的是较旧的版本,可能不包含'train_unsupervised'函数。建议检查所使用的fastText版本,并确保其与文档或参考资料中提供的版本一致。
  2. 安装问题:如果fastText库未正确安装或配置,可能会导致无法导入特定的函数。建议重新安装fastText库,并确保按照官方文档提供的步骤进行配置。
  3. 导入错误:在代码中可能存在导入错误或拼写错误。请仔细检查代码中导入fastText库的语句,并确保正确导入。

总结:根据提供的信息,无法确定具体原因。建议检查fastText库的版本、安装和导入语句,以解决无法导入'train_unsupervised'函数的问题。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

fasttext工具介绍及迁移学习概念(包含训练词向量)

1.fasttext介绍 1.1 fasttext作用 作为NLP工程领域常用的工具包, fasttext有两大作用: 进行文本分类 训练词向量 1.2 fasttext工具包的优势 正如它的名字, 在保持较高精度的情况下..., 快速的进行训练和预测是fasttext的最大优势. fasttext优势的原因: fasttext工具包中内含的fasttext模型具有十分简单的网络结构....由于fasttext模型过于简单无法捕捉词序特征, 因此会进行n-gram特征提取以弥补模型缺陷提升精度. 1.3下载fasttext pip install fasttext 2.迁移学习概念...第二步: 训练词向量 第三步: 模型超参数设定 第四步: 模型效果检验 第五步: 模型的保存与重加载 4.3训练词向量 数据集采用英语维基百科的部分网页信息 # 代码运行在python解释器中 # 导入...fasttext >>> import fasttext # 使用fasttexttrain_unsupervised(无监督训练方法)进行词向量的训练 # 它的参数是数据集的持久化文件路径'data

10410
  • 认识文本预处理

    one-hot编码 Word2vec Word Embedding one-hot词向量表示 又称独热编码,将每个词表示成具有n个元素的向量,这个词向量中只有一个元素是1,其他元素都是0,不同词汇元素为0的位置不同...的大小是整个语料中不同词汇的总数 [[1, 0, 0], # 我 2 [0, 1, 0], # 喜欢 3 [0, 0, 1]] # 自然语言处理 onehot编码实现  import joblib # 导入...# 使用fasttexttrain_unsupervised(无监督训练方法)进行词向量的训练 # 它的参数是数据集的持久化文件路径'data/fil9' # 注意,该行代码执行耗时很长 >>>...model1 = fasttext.train_unsupervised('data/fil9') # 可以使用以下代码加载已经训练好的模型 >>> model = fasttext.load_model...one-hot编码 Word2vec Word Embedding one-hot词向量表示: 又称独热编码,将每个词表示成具有n个元素的向量,这个词向量中只有一个元素是1,其他元素都是0,不同词汇元素为0的位置不同

    6810

    【NLP自然语言处理】文本张量表示方法

    Word2vec Word Embedding one-hot词向量表示 one-hot又称独热编码,将每个词表示成具有n个元素的向量,这个词向量中只有一个元素是1,其他元素都是0,不同词汇元素为0的位置不同...joblib import joblib # 导入keras中的词汇映射器Tokenizer from keras.preprocessing.text import Tokenizer # 假定vocab...originated as a term of abuse first used against early working class 3.2.2 训练词向量 # 代码运行在python解释器中 # 导入...fasttext >>> import fasttext # 使用fasttexttrain_unsupervised(无监督训练方法)进行词向量的训练 # 它的参数是数据集的持久化文件路径'data...Word2vec Word Embedding 什么是one-hot词向量表示: 又称独热编码,将每个词表示成具有n个元素的向量,这个词向量中只有一个元素是1,其他元素都是0,不同词汇元素为0的位置不同

    11810

    基于腾讯AI Lab词向量进行未知词、短语向量补齐与域内相似词搜索

    DSG算法基于广泛采用的词向量训练算法Skip-Gram (SG),在文本窗口中词对共现关系的基础上,额外考虑了词对的相对位置,以提高词向量语义表示的准确性。...---- 文章目录 1 Tencent_AILab_ChineseEmbedding读入与高效查询 2 未知词、短语向量补齐与域内相似词搜索 网络用语挖掘: 评论观点 同义词挖掘 ---- 1 Tencent_AILab_ChineseEmbedding...仔细一查看,发现原来一些词向量的词就是数字,譬如-0.2121或 57851,所以一直导入不进去。只能自己用txt读入后,删除掉这一部分,保存的格式参考下面。...---- 2 未知词、短语向量补齐与域内相似词搜索 这边未知词语、短语的补齐手法是参考FastText的用法:极简使用︱Gemsim-FastText 词向量训练以及OOV(out-of-word)问题有效解决...def compute_ngrams(word, min_n, max_n): #BOW, EOW = ('') # Used by FastText to attach to

    2.6K42

    迁移学习:如何在自然语言处理和计算机视觉中应用?

    方法相比,word2vec或FastText中获得的嵌入是一个重要的进步。然而,它们的有效性通常由问题的领域来决定。 想象一下,你正在为销售人员建立一个新闻推荐服务。...当使用预先训练过的词嵌入时,通常会检查OOV单词并将它们替换为“未知单词令牌”(UNK token),并且所有这些单词都被赋予相同的向量。...如果大部分的(带有含义的)单词被未知单词令牌所取代,那么这个模型将无法学到很多东西。 一种替代标准的预先训练的词嵌入的方法是对一组无监督的文档的嵌入进行调整。...这意味着较低层次的层可以学习较低层次的特征,例如边缘(edges),而较高层次的层则学习更高的层次,但是无法解释概念,例如形状(shapes)。...特别是那些濒临灭绝的物种,你可能无法收集到大量的标记数据。

    1.5K70

    问句类型分类器

    到目前为止,复旦的不倒翁问答系统只能回答事实类问题,不具备闲聊功能,为了真正做到“不倒问答”,我使用 fasttext 做了一个问句类型分类器,用来判断是事实类问题还是闲聊问题,效果好的出奇。...很不文明哦 额麻麻怎么会有那玩意儿 无法理解您的话,获取帮助请发送 help 拿尿冲一冲 今天这天气很适合聊天的说 那重点是什么 好话不分轻重!...事实类问题是学长们的遗留代码中找到的,也不知道是哪来的(咱也不敢问),大概长这样: 许嵩哪里人! 预期结果导向法的摘要主要写了什么? 功夫的产品类型有哪些?...西奈半岛属于哪个国家 西门社区的交通位置在哪?...进行文本分类,代码如下: import fasttext.FastText as fasttext import numpy as np import os import jieba def train_model

    37810

    用文本分类模型轻松搞定复杂语义分析;NLP管道模型可以退下了

    如果ಠ_ಠ与1星和2星评论的对应关系更为密切,即使算法不知道这个表情是啥意思,但分类器仍然可以在它们出现的位置、对特定输出的贡献频率中,找出字符的含义。...构建用户评论模型 安装工具 接下来我们利用 Facebook 的 fastText 作为工具,来构建我们的用户评论模型。这是个开源工具,可以将其作为命令行工具运行或 Python 调用它。...训练模型 使用 fastText 命令行工具训练分类器,只需调用fastText,传递supervised关键字,告诉它训练一个有监督的分类模型,然后为其提供训练文件和模型的输出名称: 速度简直快的不像话...训练完成后,运行测试命令: 把模型应用到自己的程序中 fastText 最爽的是可以很轻松的任何 Python 程序调用训练模型。...延伸阅读: 用 Python 构建 NLP Pipeline,思路到具体代码,这篇文章一次性都讲到了

    1.9K30

    授人以渔:分享我的文本分类经验总结

    2.3 不同特征提取的优缺点 一、Weighted Words: 优点: 容易计算 使用此方法容易计算两个文档的相似度 提取文档具有代表性的基础指标 未知单词也可以工作 缺点: 不能捕捉位置关系 不能捕捉语义信息...三、Word2Vec: 优点: 捕捉位置关系 捕捉语义信息 缺点: 无法文本中捕捉单词的意思,多义性无法支持 受词表限制 四、GloVe (Pre-Trained): 优点: 捕捉位置关系 捕捉语义信息...基于大语料训练 缺点: 无法文本中捕捉单词的意思,多义性无法支持 内存消耗严重,需要存储近似矩阵 受词表限制 五、GloVe (Trained): 优点: 非常简单,捕捉线性关系优异(performs...better than Word2vec) 对于高度频繁的单词对的重量较低,例如“am”,“is”等的单词将不会影响太大 缺点: 内存消耗严重,需要存储近似矩阵 需要大量的语料数据支持 受词表限制 无法文本中捕捉单词的意思...,多义性无法支持 六、FastText: 优点: 适用于少量的单词 在字符水平中用n-gram解决受词表限制的问题 缺点: 无法文本中捕捉单词的意思,多义性无法支持 内存消耗严重 计算开销比GloVe

    44910

    速度数百倍之差,有人断言KNN面临淘汰,更快更强的ANN将取而代之

    将每个新产品与全部数百万种产品进行比较是不划算的,而且耗时良久,也就是说这种方法根本无法扩展。 解决方案 将最近邻算法扩展至大规模数据的方法是彻底避开暴力距离计算,使用 ANN 算法。...最近邻搜索最上层开始进行粗略搜索,然后逐步向下处理,直至最底层。使用贪心图路径算法遍历图,并找到所需邻居数量。 HNSW 图结构。最近邻搜索最顶层开始(粗放搜索),在最底层结束(精细搜索)。...然后将使用预训练 fasttext 句子向量将文本列转换为 300d 嵌入向量。...首先导入必要的包和模型。这需要一些时间,因为需要从网络上下载 fasttext 模型。...表中已经能够看出,HNSW ANN 完全超越了 KNN。 以表格形式呈现的结果。

    69410

    斯坦福NLP课程 | 第12讲 - NLP子词模型

    / fastText模型 1.语法学基础知识 1.1 人类语言的声音:语音学和语音体系 [人类语言的声音:语音学和语音体系] 语音学 (honetics) 是音流无争议的 物理学 语音体系 (Phonology...比单词粒度更细的模型] 需要处理数量很大的开放词汇:巨大的、无限的单词空间 丰富的形态 音译 (特别是名字,在翻译中基本上是音译) 非正式的拼写 1.5 字符级模型 [字符级模型] ① 词嵌入可以由字符嵌入组成 为未知单词生成嵌入...但深度学习模型构成了group 深度学习模型可以存储和构建来自多个字母组的含义表示,以模拟语素和更大单位的意义,汇总形成语义 1.6 单词之下:书写系统 [单词之下:书写系统] 大多数深度学习NLP的工作,都是语言的书面形式开始的...基于字符:错误的名称翻译 基于单词:对齐不正确 基于字符的混合:diagnóze的正确翻译 基于单词:特征复制失败 混合:正确,11-year-old-jedenactileta 错误:Shani Bartova...模型 [FastText embedding] 用子单词信息丰富单词向量 Bojanowski, Grave, Joulinand Mikolov.

    70931

    Protobuf 语言指南(proto3)

    但是,有时您可能需要将.proto文件移动到新位置。....proto现在,您可以.proto在旧位置放置一个虚拟文件,以使用该import public概念将所有导入转发到新位置,而不是直接移动文件并在一次更改中更新所有调用站点。...通常,您应该将--proto_path标志设置为项目的根目录,并对所有导入使用完全限定名称。 使用proto2消息类型 可以导入proto2消息类型并在proto3消息中使用它们,反之亦然。...未知字段 未知字段是格式良好的协议缓冲区序列化数据,表示解析器无法识别的字段。例如,当旧二进制文件解析具有新字段的新二进制文件发送的数据时,这些新字段将成为旧二进制文件中的未知字段。...(例如,.foo.bar.Baz)意味着最外层的范围开始。 protobuf 编译器通过解析导入的.proto文件来解析所有类型名称

    5.3K40

    如何写最高端的代码?Facebook教你怎样用机器学习做最美的代码搜索工具

    由于它们共享类似的语义,因此即使它们代码行不完全相同,它们在向量空间中的位置彼此接近。 ? 上图表明语义相近的代码段在向量空间中距离较为接近。 Facebook 使用这个概念构建 NCS 模型。...NCS 源代码中抽取单词,并执行分词,生成词的线性序列。 为了生成能表示方法体的向量,Facebook 将源代码看作文本,以下句法类中抽取单词:方法名称、方法调用、枚举值、字符串文本和注释。...之后,每个方法体中抽取的单词列表类似一个自然语言文档。 构建词嵌入 Facebook 使用 fastText 为词汇语料库中的所有单词构建词嵌入。...两个方法体和查询被映射在相同的向量空间中,且位置较为接近。这说明查询和这两个方法体在语义上相似,且相关。 实验结果 研究人员使用 Stack Overflow 问题测试 NCS 的性能。...这说明,如果一个查询包含源代码没有的词,则 NCS 模型无法有效地检索正确的方法。这一结果促使研究人员进一步探索监督学习模型,以将查询词映射到源代码中。 ?

    1.1K31

    Linux系统损坏数据恢复分享

    在使用的过程中,系统遭遇了未知的原因而瘫痪,经过系统的冲撞以后发现整个RAID逻辑卷变成了前面2G的boot与swap分区,后接271G的LVM卷,LVM卷中文件系统位置有个空的reiserfs超级块。...【数据恢复过程】 我们先通过对全盘reiserfs树节点之间的关联确定了原来的reiserfs分区位置,发现原来存储数据的文件系统的前2G数据已经被覆盖,应该是用户在安装系统时错误地初始化了分区结构,所以装好系统无法导入...因根目录的文件KEY号通常是最小的,所以,空间上看,前2G中存储最多的应该是根起始路径最近的key节点,这样,用户数据因目录层次较深,节点存在的可能性很高。...应对目录命名问题,如遇到原树路径某节点丢失的情况,对其用自定义的key节点编号命名,如无法确定其父目录,暂加入/otherfiles下。...用户通过find命令整理所需数据,修正部分目录文件位置名称。部分丢失的散文件,按大小与文件头标志查找,找到后移动及重命名。最后由用户进行验证数据,数据没有问题,本次数据恢复成功。

    3.1K20

    Tasker内建全局变量

    位置 (动态) %LOC 上一次GPS定位获得的经纬度。 位置精度 (动态) %LOCACC 以米为单位统计的上一次GPS定位结果的精确度。...位置(网络) (动态) %LOCN 上一次网络定位获得的经纬度。 位置精度(网络) (动态) %LOCNACC 以米为单位统计的上一次网络定位的精度。...Cupcake上无法使用。 电话号码 %PNUM 如果在服务区范围内,设备目前的电话号码。 在某些电话上可能无法使用(Android本身的限制),这可能取决于SIM卡的类型。...在某些设备上,可能无法动态获得音量的变动,某些设备则可能只有在打电话时无法获得。 WiFi信息 %WIFII 在连接到访问点(AP)后,显示有关AP的人工可读信息。...如果标签未知,则不会设置该变量。 对于某些窗口,其标签可能是其中所包含第一个项目的名称,例如菜单项,甚至某个按钮。

    2.1K30

    gRPC基础--Protobuf编码格式详解

    但是,有时你可能需要将 .proto文件移动到新位置。...现在,你可以在旧位置放置一个虚拟 .proto文件,在文件中使用 importpublic语法将所有导入转发到新位置,而不是直接移动 .proto文件并在一次更改中更新所有调用点。...通常来说你应该将 --proto-path的值设置为你项目的根目录,并对所有导入使用完全限定名称。...未知字段 未知字段是格式良好的协议缓冲区序列化数据,表示解析器无法识别的字段。例如,当旧二进制文件解析具有新字段的新二进制文件发送的数据时,这些新字段将成为旧二进制文件中的未知字段。...线路解析或合并时,如果有重复的映射键,则使用最后看到的键。文本格式解析映射时,如果存在重复键,则解析可能会失败。 如果未给映射的字段指定值,字段被序列化时的行为依语言而定。

    5.1K20
    领券