读取R中的GloVe预训练嵌入，作为一个矩阵
GloVe预训练嵌入是一种常用的词向量表示方法，用于将文本中的单词映射到实数向量空间中。在云计算领域中，可以通过以下步骤读取R中的GloVe预训练嵌入，并将其作为一个矩阵使用：
- 下载GloVe预训练嵌入文件：首先，需要从适当的来源下载GloVe预训练嵌入文件。这些文件通常以文本格式存储，每一行包含一个单词及其对应的向量表示。
- 读取GloVe预训练嵌入文件：使用R语言中的文件读取函数，如
readLines()或read.table()，读取下载的GloVe预训练嵌入文件。根据文件格式的不同，可能需要进行适当的解析和处理。 - 解析嵌入向量：将读取的文本数据解析为单词和对应的向量表示。可以使用字符串处理函数和正则表达式来提取单词和向量。
- 构建嵌入矩阵：将解析得到的单词和向量表示构建成一个矩阵。矩阵的行数等于嵌入向量的维度，列数等于单词的数量。可以使用R语言中的矩阵操作函数，如
matrix()，来创建嵌入矩阵。 - 使用嵌入矩阵：将构建的嵌入矩阵应用于相关的自然语言处理任务中。例如，可以将其用作词向量输入到文本分类、情感分析、机器翻译等模型中。
需要注意的是，以上步骤中的具体实现方式可能因使用的GloVe预训练嵌入文件格式和R语言库的不同而有所差异。在实际应用中，可以根据具体情况进行适当的调整和优化。
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我想要建立一个预先训练的嵌入矩阵的seq2seq聊天机器人。预先训练过的嵌入矩阵，例如GoogleNews向量-负300，FastText和GloVe，有<EOS>和<UNK>的特定单词向量吗？
浏览 1提问于2018-03-18得票数 2
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1回答
使用keras对文本数据进行预测
、、、、
我已经训练并测试了一个用于情感分析的CNN。训练和测试数据是以相同的方式准备的，对句子进行标记并给出唯一的整数：
tokenizer = Tokenizer(filters='$%&()*/:;<=>@[\\]^`{|}~\t\n')
tokenizer.fit_on_texts(text)
vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(text)
然后预先训练手套模型，为CNN创建嵌入矩阵，如下所示：
filepath_glove =
浏览 10提问于2018-07-31得票数 0
我已经创建了一个神经网络来进行情感分析，使用双向GloVe层和预先训练好的嵌入。
在培训期间，我注意到具有冻结嵌入权的nn.Embedding层使用了GloVe的整个词汇表：
(实例化模型对象的输出) (embedding): Embedding(400000, 50, padding_idx=0)
还介绍了nn.Embedding层的结构：
self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(embedding_matrix, freeze=True, padding_idx=self.padding_idx)
，其中embedding_matrix
浏览 0提问于2023-01-10得票数 1
在研究一些使用预先训练的GloVe向量的例子时，我遇到了两个变体：
使用GloVe向量的词汇表，从而使用预先训练的GloVe向量初始化嵌入层。
从语料库构建一个词汇表，然后只使用与该词汇表相对应的经过预先训练的GloVe向量来初始化嵌入层。
在我看来，通过使用GloVe向量的词汇表，训练集中的某些标记可能没有对应的GloVe向量，因此被排除在词汇表之外。因此，您可能会错过对任务具有重要意义的令牌。
另一方面，从语料库构建词汇表意味着模型不能处理看不见的单词(据我正确理解)。
因此，我想知道:什么时候应该使用GloVe词汇表而不是从培训数据构建词汇表？而使用两个词汇表的“联合”是否有意义呢？
浏览 0提问于2021-11-29得票数 1
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1回答
我使用keras来使用预训练的单词嵌入，但我不太确定如何在scikit-learn模型中做到这一点。
我也需要在sklearn中做到这一点，因为我正在使用vecstack来集成keras序列模型和sklearn模型。
这是我为keras模型所做的：
glove_dir = '/home/Documents/Glove'
embeddings_index = {}
f = open(os.path.join(glove_dir, 'glove.6B.200d.txt'), 'r', encoding='utf-8')
for lin
浏览 9提问于2019-03-17得票数 4
虽然传输学习/微调最近的语言模型，如伯特和XLNET，是一个非常普遍的做法，这是如何为GloVe呢？
基本上，在使用GloVe获取密集向量表示时，我看到了两个选项，这些表示可以被下游NNs使用。
1)微调的GloVe嵌入(以pytorch术语表示，启用梯度)
2)只需使用无梯度的嵌入。
例如，给定手套的嵌入矩阵，我可以
embed = nn.Embedding.from_pretrained(torch.tensor(embedding_matrix, dtype=torch.float))
...
dense = nn.Linear(...)
仅仅使用GloVe来获得向量表示(并且只训练密集
浏览 11提问于2019-10-30得票数 3
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是否有可能只冻结一定的埋置权值？
、、、、
在NLP任务中使用GloVe嵌入时，GloVe中可能不存在来自dataset的一些单词。因此，我们实例化这些未知单词的随机权重。
是否有可能冻结从GloVe获得的权重，只训练新实例化的权重？
我只知道我们可以设置: model.embedding.weight.requires_grad = False
但这使得生词无法训练。
或者有没有更好的方法来提取单词的语义。
浏览 1提问于2019-02-28得票数 14
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我正在开发一个Seq2Seq模型，使用Glove预先训练好的单词嵌入来执行抽象摘要。是否需要制作两个嵌入矩阵？一个包含源词汇表，另一个包含摘要词汇表。
浏览 12提问于2021-06-28得票数 1
我使用手套预训练字向量 (glove.6b.50d.txt，glove.6b.300d.txt)作为单词嵌入。
我有一个概念性的问题：
这些文件之间有什么区别？
另一方面，维度在GloVe预训练的单词向量中代表什么？
浏览 0提问于2019-10-14得票数 6
1回答
在R中工作。我知道预先训练好的GloVe嵌入(例如，"glove.6B.50d.txt")可以在这里找到：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/。但是，我没有机会将这个文本文件读入R中，这样乘积就是向量的单词嵌入矩阵。有没有人成功地做到了这一点，无论是从保存的.txt文件还是从站点本身中提取，如果是这样的话，该文本是如何转换为R中的矩阵的？
浏览 10提问于2019-05-10得票数 0
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2回答
我想使用一个预先训练的模型与text2vec。我的理解是，这里的好处是，这些模型已经接受了大量数据的培训，例如。
读取text2vec 看上去像是刚开始的代码读取文本数据，然后用它来训练一个模型：
library(text2vec)
text8_file = "~/text8"
if (!file.exists(text8_file)) {
download.file("http://mattmahoney.net/dc/text8.zip", "~/text8.zip")
unzip ("~/text8.zip", fi
浏览 1提问于2018-05-28得票数 2
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我的目标是询问是否可以在Tensorflow word-rnn生成模型中使用预先训练过的GloVe向量，如果可以，那么如何实现？
我从中引用了这一点，我理解(我认为)应该将向量放在line 35-37 of model.py中的嵌入中。从代码中，我看到他使用的不是任何预先训练过的向量，而是输入文本中的单词。
我见过像这样的其他答案，但由于我对Tensorflow和Python还不熟悉，所以我并不完全理解如何将其应用到代码中。
GloVe生成两个文件，即：
词汇表文件，并计数所有单词的出现情况。
矢量文件例如also -0.5432 -0.3210 0.1234...n_dimensio
浏览 0提问于2017-01-05得票数 4
1回答
Word2vec和Glove嵌入对语料库中的每个单词都有相同的向量表示，不考虑上下文。
例如：
那条狗确实对人吠叫。
树的树皮很硬。
在上面的例子中，Word2vec和Glove为单词“树皮”创建了一个向量。但是使用Elmo，对于“树皮”这个词，它会有两种不同的表达方式，因为它考虑的是上下文。所以，我在尝试如何在数据集中给出一个新句子的向量的机制。
比如说，我们有一个预先训练过的模型，它对不同的单词有不同的向量。当我不得不在一个新句子上使用这个模型时，Elmo会产生一个新的向量吗？那么，当模型被应用到新的数据时，模型的微调总是发生吗？如果是这样的话，什么时候被认为是一个受过完全训练的模型？
浏览 0提问于2020-06-20得票数 0
3回答
单词嵌入维度值到底代表什么？
、、、、
我对word2vec和word嵌入有疑问，我已经下载了GloVe预训练的word embedding (形状40,000 x 50)，并使用此函数从中提取信息：
import numpy as np
def loadGloveModel(gloveFile):
print ("Loading Glove Model")
f = open(gloveFile,'r')
model = {}
for line in f:
splitLine = line.split()
word = splitLine
浏览 0提问于2018-04-09得票数 3
3回答
我正在使用GloVe作为我研究的一部分。我从下载了模型。我一直在使用GloVe进行句子分类。一些STEM主题说，我所分类的句子是特定于特定领域的。然而，由于现有的GloVe模型是针对一个通用的语料库进行训练的，因此对于我的特定任务，它们可能不会产生最佳的结果。
所以我的问题是，我应该如何加载经过再训练的模型，然后再在我自己的语料库上重新训练它，以学习我的语料库的语义呢？如果可能的话，这样做是有好处的。
浏览 7提问于2017-04-25得票数 7
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如何将经过预先训练的字嵌入到Keras Embedding层？
我下载了glove.6B.50d.txt (glove.6B.zip文件从)，我不知道如何将它添加到Keras嵌入层。请参阅：
浏览 0提问于2018-02-08得票数 5
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1回答
我有一个像['like','Python']这样的单词列表，我想加载这些单词的预先训练过的手套单词向量，但是Glove文件太大了，有什么快速的方法吗？
我试过什么
我遍历了文件的每一行，以查看单词是否在列表中，并将其添加到dict中。但是这个方法有点慢。
def readWordEmbeddingVector(Wrd):
f = open('glove.twitter.27B/glove.twitter.27B.200d.txt','r')
words = []
a = f.readline()
w
浏览 0提问于2019-04-19得票数 0
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我正在使用GloVe方法进行预先训练的单词向量的工作。数据包含维基百科数据上的向量。在嵌入数据时，我收到错误声明无法将字符串转换为浮动：“ng”
我试着查看数据，但在那里找不到符号'ng‘
# load embedding as a dict
def load_embedding(filename):
# load embedding into memory, skip first line
file = open(filename,'r', errors = 'ignore')
# create a map of words t
浏览 0提问于2018-11-29得票数 2
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我的数据集和自然语言处理任务与作者预先训练的模型(https://github.com/google-research/bert#pre-training-with-bert)的大型语料库有很大的不同，所以我不能直接微调。有没有什么示例代码/GitHub可以帮助我用自己的数据训练BERT？我希望得到像glove这样的嵌入。 非常感谢!
浏览 48提问于2019-06-13得票数 2
1回答
NLP中迁移学习的资源与实用技巧
、、、、
我有一些标签数据来训练和测试一个DNN。本文的主要目的是训练一种能够对文本进行二值分类的模型。为此，我有大约3000个标签数据和60000个未标记数据可供我使用。我的数据类型与指示有关(比如-打开门标签-1，给我一杯水标签-1，给我钱标签-0等等)。在这种情况下，我听说从其他模型转移知识将对我有很大帮助。有人能给我一些有用的资源来转移学习在NLP领域吗？
我已经做了一些实验了。我使用GLoVE作为预先训练过的嵌入。然后用我的标签数据测试它。但准确率在70%左右。还尝试了使用我自己的数据(63k)构建嵌入，然后对模型进行训练。试验数据的准确率为75%。我的模型架构如下-
📷
Q1:我有一个简单的
浏览 0提问于2018-08-20得票数 2
我很好奇，每当遇到预先训练的词汇表中未知的单词时，我如何添加一个正态随机化的300维向量(元素类型= tf.float32)。我正在使用预训练的GloVe单词嵌入，但在某些情况下，我意识到我遇到了未知词，我想为这个新发现的未知词创建一个正常随机的词向量。
问题是，在我当前的设置中，我使用根据已知的词汇表将单词转换为整数。这个函数可以创建新的令牌，并对一些预定义数量的词汇表外的单词进行散列，但是我的embed不会包含这个新的未知散列值的嵌入。我不确定是否可以简单地将随机嵌入附加到embed列表的末尾。
我也想以一种有效的方式来做这件事，所以预先构建的tensorflow函数或包含tensorfl
浏览 4提问于2017-07-15得票数 22
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2回答
我一直在阅读一些带有深度学习论文的NLP，发现微调似乎是一个简单但却令人困惑的概念。也曾问过同样的问题，但仍然不太清楚。
如y.Kim、“句子分类的卷积神经网络”和K. S. Tai、R. Socher和C. D. Manning等论文中提到的，将经过预先训练的单词嵌入到特定任务的单词嵌入，“树结构的长时记忆网络的改进语义表示”仅作了简短的介绍，没有详细说明。
我的问题是：
使用word2vec或Glove作为预训练的词向量生成的词嵌入作为(X)作为下游任务(如解析或情感分析)的输入特征，这意味着将这些输入向量插入到新的特定任务的神经网络模型中，在训练这种新模型的同时，我们可以得到更新的特定任
浏览 5提问于2016-10-31得票数 14
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我想使用一个预先训练的GloVe嵌入作为嵌入层的初始权值在一个RNN编解码器中。代码在Tensorflow 2.0中。简单地将嵌入矩阵作为加权= embedding_matrix参数添加到tf.keras.layers.Embedding层不会做到这一点，因为编码器是一个对象，而且我现在还不能确定在培训时有效地将embedding_matrix传递给这个对象。
我的代码紧跟。在本例中，我将如何向编码器添加经过预先训练的嵌入矩阵？编码器是一个对象。当我开始训练时，GloVe嵌入矩阵对于Tensorflow图是不可用的。我得到了错误消息：
RuntimeError:不能在Tensorflow图函数
浏览 0提问于2019-04-20得票数 6
我的任务是将文档向量模型投入生产。我是一个R用户，所以我的原始模型在R中。我们的途径之一是用Python重新创建代码和模型。
我对Doc2vec的Gensim实现感到困惑。
在R中工作的过程如下：
离线
单词向量是使用text2vec包中的函数(即GloVe或GlobalVectors )在大型语料库上训练的，这给了我一个大的Word矢量文本文件。
在ML步骤发生之前，使用来自Doc2Vec库的TextTinyR函数将每个文本从一个更小、更具体的训练语料库中转换成一个向量。这不是机器学习的步骤。没有模特受过训练。Doc2Vec函数有效地聚合了句子中的单词向量，其意义与找到向量
浏览 45提问于2021-06-17得票数 1
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我目前使用的是GloVe嵌入矩阵，它是在一个大型语料库上预先训练的。为了我的目的，它工作得很好，然而，有几个词它不知道(例如，'eSignature')。这有点损害了我的成绩。我没有时间或数据对不同的(更特定领域的)语料库进行再培训，所以我想知道是否可以在现有向量的基础上添加向量。用E( word )表示一个词的嵌入。下面的内容会有效吗？
E(eSignature) = 1/2 * ( E(electronic) + E(signature) )
如果不是，我还可以用什么方法在一个单词嵌入中添加几个单词呢？
浏览 0提问于2020-03-07得票数 2
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上个月，我一直在研究单词嵌入和最著名的预先训练过的单词嵌入、Word2Vec、GloVe、FastText等。我已经读过很多次，在做给定的任务时利用预先训练过的模型是多么重要，但是我不明白一个经过训练的模型如何能够适应我给定的语料库。此外，如果我的新单词没有出现在预先训练的模型中，我能使用这个预先训练的模型来学习新单词的嵌入吗？
浏览 0提问于2021-04-10得票数 2
3回答
我目前正在使用Keras Tokenizer创建一个单词索引，然后将该单词索引与导入的GloVe字典进行匹配，以创建一个嵌入矩阵。然而，我的问题是，这似乎失去了使用词向量嵌入的优势之一，因为当使用训练好的模型进行预测时，如果它遇到一个不在分词器的词索引中的新词，它会将其从序列中删除。
#fit the tokenizer
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
word_index = tokenizer.word_index
#load glove embedding into a dict
embeddings_inde
浏览 1提问于2018-01-25得票数 20
我试图用Tensorflow后端重新训练Keras 2中的word2vec模型，使用预先训练过的嵌入和自定义语料库。
我就是这样用预先训练好的嵌入来初始化嵌入层的：
embedding = Embedding(vocab_size, embedding_dim,
input_length=1, name='embedding',
embeddings_initializer=lambda x: pretrained_embeddings)
其中pretrained_embeddings是一个
浏览 2提问于2018-11-21得票数 12
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2回答
我刚开始学习NLP技术，如GPT，Bert，XLnet，word2vec，Glove等，我尽力阅读论文和查看源代码。但我仍然不能很好地理解。
当我们使用word2vec或Glove将一个单词转换成一个向量时，它就像：
[0.1,0.1,0.2...]
因此，一份文件应该是：
[0.1,0.1,0.2...]
[0.1,0.05,0.1...]
[0.1,0.1,0.3...]
[0.1,0.15,0.1...]
.......
因此，一个文档就是一个矩阵。如果要用随机森林等传统方法对文档进行分类，那么如何使用这些数据呢？我被告知伯特或其他NLP模型可以做到这一点。但是我真的很好奇嵌入这个词在传
浏览 0提问于2019-09-24得票数 1
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我从下载了手套-twitter预训练载体。
当我在内存中加载向量(使用glove.twitter.27B.200d.txt)时，我发现900个单词，其向量为199维，而其余的单词，其向量为200个维。根据我的理解，这个文件中的每一个向量都应该是200维。不是吗?
我使用下面的python代码得出我的结论
import pickle
import numpy as np
glove_model_path = './glove.twitter.27B.200d.txt'
f = open(glove_model_path,'r')
model = {}
cou
浏览 2提问于2016-01-09得票数 4
1回答
如何在预训练的ELMO嵌入中获得给定单词的相似单词？例如:在Glove中，我们使用glove_model.most_similar()来查找最相似的单词及其对任何给定单词的嵌入。同样，我们在ELMO有什么东西吗？
浏览 13提问于2019-04-17得票数 4
我要从凯拉斯到PyTorch。I希望用GloVe向量创建一个PyTorch嵌入层(一个大小为V x D的矩阵，其中V超过词汇表，而D是嵌入向量维)，但对所需的步骤感到困惑。
在Keras中，通过让嵌入层构造函数接受一个weights参数：
# Keras code.
embedding_layer = Embedding(..., weights=[embedding_matrix])
当查看PyTorch和TorchText库时，我发现嵌入应该加载两次，一次在Field中，然后再在Embedding层中加载。下面是我发现的：
# PyTorch code.
# Create a field
浏览 3提问于2020-06-09得票数 5
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2回答
在我的模型中，我使用了GloVe预训练的嵌入。我希望保持他们的不可训练，以减少模型参数的数量和避免过分适合。然而，我有一个特殊的符号，我想训练它的嵌入。
使用提供的嵌入层，我只能使用参数“trainable”以下列方式设置所有嵌入的可训练性：
embedding_layer = Embedding(voc_size,
emb_dim,
weights=[embedding_matrix],
input_length=MAX_LEN,
浏览 0提问于2018-02-27得票数 12
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我有一个多类文本分类问题，我尝试过不同的解决方案和模型，但我对结果并不满意。所以我决定使用GloVe (全球矢量表示)，但不知怎么的，所有的模型都表现得更差。所以我的问题是，通过使用一些单词嵌入模型(如GloVe或FastText )，NLP模型的性能可能会更差吗？还是我刚刚做了个糟糕的实现？守则如下：
embedding_model = {}
f = open(r'../../langauge_detection/glove.840B.300d.txt', "r", encoding="utf8")
for line in f:
val
浏览 0提问于2022-08-17得票数 0
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我在单词嵌入序列上使用RNN对句子进行分类。一开始，我在给预先训练过的单词嵌入内容，一切都很好。我将嵌入矩阵设置为一个具有维度(词汇量、嵌入大小)的tf.placeholder，并从GloVe中提供了一些经过预先训练的嵌入。我还使用tf.nn.embedding_lookup将输入(即单词ID序列)转换为嵌入序列。
然后我想让模型也训练嵌入，所以我把嵌入矩阵变成了tf.Variable，而不是占位符。现在TensorFlow给了我这个错误--显然AdamOptimizer不能处理嵌入查找。知道怎么回事或者怎么解决这个问题吗？
tensorflow.python.framework.errors
浏览 1提问于2017-04-30得票数 1
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是否有任何预先训练的戏剧模型，其数据既包含单个单词，也包含合并在一起的多个单词，例如‘word2vec’，'drama_film‘或’‘africanamericancommunity’。有没有这样的模型用巨大的数据集训练，比如为gloVE训练的数据集？
浏览 21提问于2019-12-17得票数 0
2回答
帮助重用手套词嵌入预训练模型
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当使用预先训练的GloVe.6B进行嵌入生成时，如何才能只获得最常用的100000字而不是文件中的所有400万字？
浏览 0提问于2018-10-01得票数 1
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当我读到“用于句子分类的卷积神经网络”时，我注意到该论文实现了“CNN-非静态”模型--一个使用来自word2vec的预训练向量的模型，所有的单词--包括随机初始化的未知单词，和预训练向量对每个任务都进行了微调。所以我只是不明白预先训练好的向量是如何对每个任务进行微调的。因为据我所知，输入向量是由word2vec.bin(预训练)从字符串转换而来的，就像图像矩阵一样，在训练CNN过程中不能改变。所以，如果可以的话，怎么做？请帮我一下，提前谢谢！
浏览 4提问于2016-10-18得票数 1
所以这里：
glove_path = './embeddings/glove_{}_{}.pkl'.format(dataset,mode)
if(os.path.isfile(glove_path)):
print("Reusing glove dictionary to save time")
#with open(glove_path,'r') as f:
with open(glove_path, 'rb') as f: #python 3 for pickle byte s
浏览 0提问于2018-03-09得票数 0
我为这个项目准备了一个小的数据集。它给了
ValueError:层重形状(43,100)与提供的重量形状不兼容(412457,400)
错误。我认为标记器有问题。
train_test_split的X和Y
X = []
sentences = list(titles["title"])
for sen in sentences:
X.append(preprocess_text(sen))
y = titles['Unnamed: 1']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
浏览 3提问于2020-01-21得票数 0
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我正在尝试使用spaCy来训练一个NER模型，以识别位置、(人)名称和组织。我试图理解spaCy是如何在文本中识别实体的，但我一直未能找到答案。从 on Github和上可以看出，spaCy使用文本中的许多特性，如POS标记、前缀、后缀以及文本中的其他字符和基于单词的特性来训练平均感知器。
但是，代码中没有任何地方显示spaCy使用GLoVe嵌入(尽管句子/文档中的每个单词似乎都有它们，如果它们存在于GLoVe语料库中)。
我的问题是-
这些现在已经被应用到网络系统中了吗？
如果我要将单词向量切换到不同的集合，我是否应该期望性能发生有意义的变化？
在代码中，我可以找到(如果全部)
浏览 3提问于2017-06-12得票数 20
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在下面的Word2Vec跳图设置中，输出层的数据设置是什么？它是一个矩阵，在任何地方都是零，但在每个C行中只有一个"1“--表示C上下文中的单词吗？
添加以描述数据设置问题：
这意味着将数据集呈现给NN的样子是什么？让我们把这看作是“一个训练例子是什么样子的”？我假设总输入是一个矩阵，其中每一行都是词汇表中的一个单词(每个单词也有一个列，每个单元格是零，除了特定的单词--一个热编码的单词在哪里)？因此，一个单独的训练示例为1xV，如下所示(除特定单词(其值为1)外，所有零都为零)。这与上面的图片是一致的，因为输入是V-昏暗的.我预计总输入矩阵会有重复的行，但是，在同一行中，每
浏览 5提问于2015-06-14得票数 0
最近，我回顾了的一个有趣的实现。但是，我所看过的所有TensorFlow代码都使用了一个随机的(不是经过预先训练的)嵌入向量，如下所示：
with tf.device('/cpu:0'), tf.name_scope("embedding"):
W = tf.Variable(
tf.random_uniform([vocab_size, embedding_size], -1.0, 1.0),
name="W")
self.embedded_chars = tf.nn.embedding_look
浏览 7提问于2016-02-28得票数 101
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我正在尝试做一个文本分类，并在句子级别使用预训练的Glove单词嵌入。我目前使用的是非常简单的方法，即平均单词向量来表示句子。
问题是，如果句子中没有出现预先训练好的单词，如果出现这种情况，我该怎么办？只是忽略这个句子，还是随机地给这个句子向量赋值？我找不到解决这个问题的参考文献，大多数论文只是说他们使用平均预训练单词嵌入来生成句子嵌入。
浏览 0提问于2017-06-13得票数 0
我试图使用TorchText库在kaggle内核中加载手套嵌入向量。
from torchtext import vocab
vec = vocab.Vectors('glove.6B.100d.txt', '../input/glove6b100dtxt/')
我得到了以下错误：
OSError: [Errno 30] Read-only file system: '../input/glove6b100dtxt/glove.6B.100d.txt.pt'
添加屏幕截图以获得更多澄清：
浏览 2提问于2020-02-05得票数 1
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是否有专门针对特定主题的预训练向量？例如" java "，所以我希望在文件中包含与java相关的矢量。意思是，如果我给输入继承，那么余弦相似度只显示多态性和其他相关的东西！我使用语料库作为GoogleNews- vectors negative300.bin和Glove向量。仍然得不到相关的单词。
浏览 6提问于2020-04-06得票数 0
1回答
Gensim训练不更新权重
、、、、
我有一个领域特定的语料库，我试图为其训练嵌入。因为我想要更全面的词汇量，所以我从glove.6B.50d.txt中添加了单词向量。从这里添加向量后，我使用我的语料库来训练模型。
我正在尝试的解决方案，但是嵌入这个词似乎没有更新。
到目前为止，这就是我的解决方案。
#read glove embeddings
glove_wv = KeyedVectors.load_word2vec_format(GLOVE_PATH, binary=False)
#initialize w2v model
model = Word2Vec(vector_size=50, min_count=0, wind
浏览 7提问于2021-12-30得票数 0
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为什么更大的嵌入向量不一定更好？
、、、、
我想知道为什么在NLP中增加单词维数向量的维数并不一定会带来更好的结果。例如，在我运行的示例中，有时我看到使用经过预先训练的100 d GloVe向量的效果比300 d的要好。为什么是这种情况？从直觉上看，一个更大的维度应该变得几乎像一个单一的热编码，并在一些“准确”，不是吗？
浏览 0提问于2019-08-21得票数 1
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