在gensim的价格python中，我想获得“word2vec”的余弦相似度列表。我读了gensim word2vec的文档，但文档中描述了most_similar和n_similarity函数)() 我想要价格和所有其他价格之间的相似性的完整列表<
浏览 7提问于2019-09-17得票数 0
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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
浏览 0提问于2016-07-09得票数 6
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我正在研究word2vec模型，以便分析报纸语料库。我有一个csv，其中包含一些报纸，如日报，期刊，以及文章的内容。我知道如何训练我的模型，以便获得最相似的单词及其上下文。然而，我想对此做一个情感分析。为了做到这一点，我找到了一些资源，但在示例中的所有测试或训练数据帧中，已经有一个列情感(0或
浏览 2提问于2021-06-16得票数 0
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词向量和段落向量查询
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在Gensim的实现中，我试图理解word2vec和doc2vec向量之间的关系。在我的应用程序中，我用相同的标签(主题)标记多个文档，我正在使用dbow_words=1在我的语料库上训练一个dbow_words=1模型，以训练单词向量。我已经能够以这种方式获得单词和文档向量之间的相似
浏览 1提问于2016-11-07得票数 0
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我正在使用Gensim来训练Word2Vec。我知道单词的相似性取决于单词在句子中是否能相互替代并有意义。但是，可以使用单词相似性来提取实体之间的关系吗？例如:我有一堆面试文件，在每次面试中，应聘者总是说出他们经理的名字。如果我想从这些面试记录中提取经理的名字，我可以只获得文档中所有人的名字的
浏览 5提问于2018-01-26得票数 4
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我使用Google News数据集加载了一个word2vec模型。现在，我想要获得我希望聚类的句子列表的Word2Vec表示。在浏览完之后，我找到了这个gensim.models.word2vec.LineSentence，但我不确定这就是我要找的。应该有一种方法可以从预先训练的模型中获得句子
浏览 1提问于2017-07-13得票数 0
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我正在尝试应用Windows10机器python3.7中的gensim 3.6库中实现的word2vec模型。在执行预处理后，我有一个句子列表(每个句子都是一个单词列表)作为模型的输入。我在Anaconda's Spyder中计算了结果(使用Anaconda's Spyder获得了一个给定输入词的10个最<e
浏览 0提问于2018-12-04得票数 0
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我想在我的程序中实现word2vec的distance部分。不幸的是，它不是用C/C++或Python编写的，但首先我不理解非二进制表示法。这就是我获取文件./word2vec -train text8-phrase -output vectorsphrase.txt -cbow 0 -size 300 -window 10 -negative 0 -hs1 -sample 1e
浏览 3提问于2014-04-16得票数 3
我正在努力学习word2vec。我正在使用下面的代码在Python3中加载谷歌预先训练好的word2vec模型，但我不确定如何将诸如“i”、"ate“、"apple”之类的列表转换为向量列表(即如何从该模型中获取向量？)import nltk
# Load Google's pre-trained <em
浏览 17提问于2019-07-29得票数 0
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我想使用Word2Vec来检查文本的相似性。我现在使用的是另一个逻辑： matches = dataset.apply(lambda为了应用此函数，我执行以下操作：您能告诉我如何
浏览 0提问于2021-01-23得票数 3
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我有一个用于整个文档集合的独特单词(不包括停用词)的词汇表。我想执行查询扩展。在一些方法中，我发现对于查询中的每个单词，它的前k个同义词(通常是k=3)都会增加到查询中。但是，我使用的是基于TFIDF文档表示的向量空间模型，因此向查询中添加不在词汇表中的单词最终会被删除。而且，由于不会使用词义
浏览 43提问于2021-06-30得票数 0
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我正在尝试创建一个应用程序来计算两个字符串之间的相似性。琴弦不长。最长3句。我做了一些研究，并找到了一些可能的解决方案。三是使用word2vec和比较向量。就性能而言，word2vec的表现是否比短句的TF-下手更好？训练word2vec
浏览 2提问于2017-04-21得票数 1
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我有一个包含包序列的不确定长度的执行路径。例如，/A/B/C/D/E、/A/E/G/B等，其中大写字符是由散列值表示的数据包。如果我使用word2vec表示每个数据包，是否有意义？
浏览 5提问于2017-04-27得票数 0
Word2vec是一个开源工具，用于计算谷歌提供的单词距离。它可以通过输入一个单词并根据相似度输出排序的单词列表来使用。例如。0.571507 catalonia 0.534176
然而，我需要做的是通过给出两个单词来计算相似距离如果我给‘法国’和‘西班牙’，我怎么能得到0.678515而不读完整
浏览 2提问于2014-02-24得票数 46
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我有一个经过训练的Word2vec模型，它使用Python库。我有一个标记列表如下。声乐的大小是34，但我只给出了34个中的几个： 'know', 'someth', 'mashabl', 'ear
浏览 3提问于2017-07-31得票数 25
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LDA原始输出
- topic2 -dioxide,plants,green,carbon所需输出
- topic2 -green plants,carbon dioxide有什么想法吗？
浏览 2提问于2015-09-09得票数 5
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我有一个大小为40MB的文本数据集，我想训练Word2Vec来构建一个模型，该模型可用于在特定领域的文档中查找句子或段落之间的相似性。要获得好的结果，Word2Vec需要的数据集的最小大小应该是多少？
浏览 2提问于2016-08-12得票数 1
我正在做一个实体相似性项目。word2vec中的most_similar gensim模型在这方面工作得很好。但是，我也希望在结果中包含搜索词本身。它应该是这样的：>>> model = gensim.models.KeyedVectors.load("model.bin0.6295
浏览 0提问于2020-11-12得票数 0
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我收集了一些关于某种疾病的报纸文章(没有标签，只是原始的文章)。我也有三组手动选择的与疾病相关的关键字，例如：phase-1，phase-2等，如下所示。flavivirus","swamp","virus","contagious","mosquito bite","virus","agent","host"] 有没有办
浏览 44提问于2020-07-21得票数 1
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0与1的余弦相似性
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我有兴趣计算向量之间的相似度，但是这种相似性必须是0到1之间的一个数字。关于tf-idf和余弦相似性，都存在许多问题，都表明值在0到1之间。来自。其特点是我希望从两个不同的word2vec模型中计算出两个向量之间的相似性。然而，这些模型已经对齐，因此它们实际上应该在相同的向量空间中表示它们的单词。我</
浏览 0提问于2019-05-26得票数 8
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