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1
回答
为什么我们需要‘
训练
word2vec
’,而
word2vec
本身被说是‘预培训’?
、
、
我真的很困惑,为什么我们需要‘
训练
word2vec
’,而
word2vec
本身被认为是‘预培训’?我搜索了
word2vec
预
训练
的嵌入,认为我可以得到一个映射表,直接将我的词汇表映射到预先
训练
的嵌入,但没有效果。相反,我只发现我们是如何
训练
自己的:但我很困惑:
word2vec<
浏览 0
提问于2022-04-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
一个gensim
word2vec
模型能以联邦的方式
训练
吗?
、
、
、
、
我试图找出如何以联邦的方式
训练
word2vec
模型。 这些数据将被分成多个部分,例如4个“机构”,我想对每个机构的数据分别进行
word2vec
模型的培训。这里的主要限制是,机构的数据不能转移到另一个地方,因此永远不能集中
训练
。我知道可以迭代地
训练
word2vec
模型,这样可以读取来自第一个机构的数据,用于
训练
和更新
word2vec
模型,但我不知道是否有可能在所有四个机构同时进行,然后,例如,将所有四个
word2vec
模型合并成一个模型
浏览 4
提问于2021-09-06
得票数 1
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2
回答
如何微调
word2vec
在培训我们的CNN文本分类?
、
、
、
当我
训练
我自己的CNN进行文本分类时,我使用
Word2vec
初始化单词,然后我使用这些预先
训练
过的向量作为我的输入特性来
训练
CNN,所以如果我没有嵌入层,它肯定不能通过反向传播进行任何细调。当我们
训练
Word2vec
时,我们使用无监督的
训练
,对吗?就像在我的例子中,我使用跳过图模型来获得我预先
训练
过的
word2vec
;但是当我拥有vec.bin并使用它作为我的单词缩写词时,如果我能够在vec.bin中微调单词到向量地图,这是否意味着我
浏览 13
提问于2016-10-20
得票数 5
1
回答
如何检查
word2vec
的输出
我正在使用
word2vec
来
训练
句子,以获得最接近的单词。我正在尝试使用
word2vec
和R语言。我在R中使用了以下代码:但在R中使用
word2vec
训练
文本后,我必须检查输出。有人能帮助我在R中尝试相同的方法吗?
浏览 4
提问于2015-08-31
得票数 2
1
回答
Word2vec
内存和时间消耗吗?
、
、
我正在尝试用神经网络
训练
一个
Word2Vec
模型。我的问题如下: 如果我错了,请纠正我:
word2vec
使用的输入文本与图像没有相同的数量级(就内存而言)?这是否意味着不需要使用GPU来
训练
word2vec
模型,顺便说一句,64 to虚拟云机器就足以进行培训了吗?文字
训练
不能超过5-10Go吗?
浏览 0
提问于2018-10-11
得票数 0
1
回答
如何利用
word2vec
和CNN (2D)一起进行文本分类?
、
、
、
、
有Convolution1D示例没有
word2vec
。我想使用
word2vec
和keras (2D而不是1D)来进行文档分类(中文文本)。例如(我想象的步骤): model = gensim.models.Word2Vec(new_sentences,workers=10,size数据集 通过经过
训练
的模型,将每一个词组转换成一个虚拟语言。1 [
浏览 4
提问于2017-01-17
得票数 2
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1
回答
在自定义
训练
的word2vecs上使用预
训练
的字向量
、
、
、
作为输入,我使用
word2vec
将句子转换成一组向量。使用预先
训练
过的
word2vec
有谁能帮我一下吗谢谢
浏览 0
提问于2018-02-24
得票数 2
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2
回答
用Gensim减少谷歌的
Word2Vec
模型
、
、
通过
word2vec
加载完整的预先
训练
的模型是耗时而乏味的,因此我想知道是否有机会删除低于某一频率的单词,从而将vocab计数降低到例如200k单词。我在
Word2Vec
包中找到了gensim方法来确定单词频率,并再次保存模型,但我不知道如何从经过预先
训练
的模型中提取pop/remove语音,然后再保存它。我在KeyedVector class和
Word2Vec
class中找不到这种操作的任何提示?如何选择预先
训练
的
word2vec
模型的词汇表的一个子
浏览 5
提问于2017-02-25
得票数 9
回答已采纳
1
回答
能否以批处理模式
训练
spark
word2vec
模型
、
我想知道是否可以在批处理模式下
训练
spark
word2vec
。或者换句话说,如果可以更新已经
训练
过的spark
word2vec
模型的词汇表。, 'r') as f: yield line.split() from pyspark.mllib.feature import <em
浏览 2
提问于2016-10-26
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2
回答
如何从经过
训练
的world2vec模型中提取超参数?
、
、
、
我有一个经过
训练
的
word2vec
模型,我需要用更多的数据进行进一步的
训练
。我也希望在
训练
新模型时使用相同的超参数。但我不想硬编码。在
训练
现有模型的过程中,是否有一种方法可以用来获取所使用的超参数。我正在使用Gensim
word2vec
。
浏览 5
提问于2021-03-26
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1
回答
Gensim
word2vec
模型是否与Mikolov的标准模型相同?
、
、
、
在报纸上,尤瑟尔说 这是否意味着gensim模型没有得到
浏览 3
提问于2020-04-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何用新的
训练
数据更新预
训练
的
word2vec
模型
、
、
、
嗨,我使用genism加载西班牙快速文本
word2vec
模型,代码如下: binary=False) 现在我想用新的
训练
句子来
训练
word2vec
我知道,在天才中,如果加载了模型,可以使用以下代码来
训练
新的句
浏览 0
提问于2018-07-30
得票数 1
2
回答
如何将
word2vec
或BERT用于以前看不见的单词
、
、
是否有任何方法来修改
word2vec
或BERT来扩展查找未在
训练
数据中的单词的嵌入?我的数据是非常特定的领域,我并不真的期望预先
训练
的模型工作得很好。我也无法访问大量的这些数据,所以不能单独
训练
word2vec
。我当时想的是
word2vec
和PMI矩阵的组合(即两个向量表示的串联)。这有用吗,有谁有其他的建议吗? 提前感谢!
浏览 0
提问于2021-09-15
得票数 3
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4
回答
如何计算WordNet中没有出现的英语单词的相似度?
、
、
一种特殊的自然语言实践是使用WordNet计算两个单词之间的相似度。我从下面的python代码开始我的问题:sport = wordnet.synsets("sport")[0]print(sport.wup_similarity(badminton))现在,如果我查找"haha“和"lol”,如下所示: haha = wordnet.synsets("hah
浏览 0
提问于2016-07-09
得票数 6
2
回答
谷歌
word2vec
训练
模型是CBOW还是skipgram?
、
、
是谷歌预先
训练
好的
word2vec
模型CBO或skipgram。我们通过以下方式加载预
训练
模型:我们如何具体加载预先
训练
的CBOW或skipgram模型?
浏览 40
提问于2019-07-18
得票数 0
2
回答
CBOW与跳格词向量的区别
、
我经历过几个链接,但不能够理解CBOW and Skip Gram是如何从零开始
训练
的?Skipgram
word2vec
和CBOW
word2vec
在
训练
中的区别是什么,以及什么时候使用CBOW .?
浏览 0
提问于2020-10-12
得票数 1
2
回答
如何在星火集群环境下有效地
训练
word2vec
模型?
、
、
我想在我的星团上
训练
关于10G新闻语料库的
word2vec
模型。以下是我的星星团的心声: 如上图所示,只有100%的cpu用于一名工人,其他三名工人没有使用(所以没有粘贴他们的图片),刚才我如何
训练
一个关于2G新闻语料库的
word2vec
模型,大约需要6小时,所以我想知道如何更有效地
训练
这个模型/user/bd/new
浏览 7
提问于2015-12-20
得票数 3
1
回答
属性名词的
word2vec
、
、
、
、
我已经在一个电影数据集上
训练
了我的
word2vec
模型,其中包含了明星阵容、导演姓名和其他类似的特性/列。文本不是自由流动的(它是逗号分隔的)。
word2vec
是解决这样一个问题的正确方法吗?因为有更多的专有名词而没有自由流动的文本? 如果是,用专有名词进行
训练
的参数是什么?
浏览 0
提问于2017-03-23
得票数 -2
2
回答
什么时候使用不同的
Word2Vec
训练
方法?
、
、
、
、
因此,我是第一次学习
Word2Vec
,我的问题是非常基本的:如何知道使用什么方法?比如Tensorflow中的
Word2Vec
还是用Gensim
训练
的
Word2Vec
?如果已经有一种更简单的方法来使用gensim来
训练
word2vec
模型,为什么不总是使用它呢? 此外,使用像谷歌新闻数据集这样的预先
训练
的模型有什么好处呢?
浏览 0
提问于2018-01-08
得票数 3
回答已采纳
1
回答
您什么时候对伯特使用
word2vec
?
、
我是机器学习的新手,最近我接触过
word2vec
和伯特。 据我所知,
word2vec
提供了单词的向量表示,但仅限于其字典定义。这意味着算法可以输出多个含义的单词的不需要的定义。有人能解释一下什么时候
word2vec
会更有用吗?
浏览 0
提问于2022-04-15
得票数 0
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