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我正在尝试应用word2vec来检查数据集每一行两列的相似性。(words1[0])for w in words1[1:]:
count += 1count = 1
sentence2
浏览 3提问于2020-10-11得票数 1
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TFIDF (Scikit learn) 2.Word2Vec (gensim，谷歌预训练向量) Example1 Doc1-单击"Bills“选项卡 Doc2-单击"CHAPS“选项卡 第一种方法给出0.9分。第二种方法得到0.98分 有人能告诉我： 为什么在Example1中，Word2Vec会给出1，尽管它们非常不同 而在Example2中，Word2Vec给出的是0.98%，尽管它们的差异只有":“
浏览 41提问于2019-08-23得票数 0
我尝试使用word2vec加权tfidf向量进行DBSCAN聚类，并对DBSCAN使用了不同的epsilon和minpts阈值。我也尝试了光学聚类方法和不同的分钟，但它没有产生任何输出。return az
return [tokenize_stop(row) for row in dat]
word2weight = fit(X)
#mult
浏览 1提问于2018-03-20得票数 0
Word2vec启动etree_w2v = Pipeline([("word2vec vectorizer", MeanEmbeddingVectorizer(w2v)), ("word2vec extratrees", ExtraTreesClassifier(n
浏览 0提问于2017-05-24得票数 1
我有以下课程： def __init__(self, word2vec): self.word2weight = None tfidf = TfidfVectorizer(analyzer=la
浏览 0提问于2018-05-05得票数 0
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为了应用MLP，我可以使用以下代码Test_X_Tfidf = Tfidf_vect.transform(x_test)
我想尝试Word2vec模型，但我不知道如何使用Word2Vec将培训数据转换为数字
浏览 3提问于2021-06-01得票数 0
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NLP LSTM输入基本疑问
、、、、
我知道不同的方法，如OneHot、CountVectorizer、TfIDF、Word2vec等。我怀疑如果我们使用的是Vectoriser或Tfidf伯爵，那么在LSTM中，我们必须遍历每个句子的整个单词词汇表，因为这就是TFIDF和计数向量词编码句子的方式。我说的对吗？我的第二个疑问是，如果我们使用TFIDF或COuntVectorizer，每个单词将有不同的价值，因为它的发生和频率。这与学习和使用嵌入的Word2Vec形成了对比。
浏览 0提问于2022-04-08得票数 1
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在NLP的大型数据集中，需要很长时间才能对数据集进行分类。有没有一种方法可以告诉我哪种方法更有可能给出最高的F1分数。还有其他方法来决定使用哪种方法吗？
浏览 0提问于2021-03-03得票数 0
我已经使用Python的sklearn库使用我自己的数据集拟合了TF-IDF模型： tfidf_featuriser = sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer(stop_words=None)tfidf_docterm_matrix = tfidf_featuriser.transform(documents) 我正在尝试解决单词类比(男人：：国王作为女人：：皇后)，因为它可以用gensim的
浏览 21提问于2021-02-09得票数 2
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我已经将我的文本分类改进为主题模块，从简单的word2vec到管道tfidf和OneVsRestClassifier (使用sklearn)。它确实改进了分类，但是使用word2vec，我能够计算每个主题的匹配百分比，而使用OneVsRestClassifier，我可以得到与特定主题匹配或不匹配的结果。
浏览 0提问于2017-03-30得票数 1
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在下面的python代码中，我得到了"AttributeError：'Word2Vec‘对象没有属性'index2word'“这个错误。有人知道我怎么解决这个问题吗？"tfidf_weighted_averaged_word_vectorizer“抛出错误。"obli.csv“包含一行句子。谢谢。, tfidf_train_features = tfidf_extractor(train_corpus)
vocab = tfidf_v
浏览 0提问于2018-10-03得票数 2
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Question1 and Question2
model_w2v = Word2Vec(nData, size=300)
# X2_tfidf -> tf
浏览 1提问于2020-02-20得票数 0
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我想在亚马逊评论数据集上使用word2vec和tfidf，但我不知道如何做到这一点……我已经采样了包含5k条评论的数据，其中5k条score.......there是一个对应于+ve或-ve的列分数。()# final_tf_idf is the sparse matrix with row= sentence, col=word and cell_val= tfidf
tfidf_sent_vectors = []; # the t
浏览 0提问于2018-05-25得票数 0
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我正在寻找一种机器学习算法来解决我的问题。["The cat in the hat disabled", "A cat is a fine pet ponies.", "Dogs and cats make good pets.","I haven't got a hat."]["cat","hat"]我期望的输出类型是，
[("The cat in
浏览 0提问于2018-06-04得票数 1
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###############tfidf = TfidfVectorizer(max_features = 500, stop_words = "en
浏览 0提问于2021-03-02得票数 0
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from gensim.models import Word2Vec# Skip-gram model (sg = 1)window = 3start_time = time.time()# Train the Word2VecModel
w2v_model = Word2Vec(stemmed_tokens, m
浏览 0提问于2021-06-02得票数 0
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我正在尝试将一个word2vec结果转换成一个非常漂亮的数据格式。 else:
keys = [tfidf_feature_names
浏览 0提问于2018-08-15得票数 0
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基于这篇文章：我正在尝试在一个文本分类任务中使用GloVe的预训练向量实现一个gensim word2vec模型。然而，我也想在我的文本数据中做FeatureSelection。}
def __init__(self, word2vec): self.word2weight = None
self.dim = l
浏览 7提问于2017-08-02得票数 0
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我正在尝试使用word2vec和tfidf-score对包含16M条推文的数据集进行一个基本的推文情绪分析，但我的6 GB Gforce-Nvidia无法做到这一点。所以我很好奇是什么导致了这个问题 # --------------- calculating word weight for using later in word2vec model & bringing-------- matrix = vectorizer.fit_transform([w for w in ind
浏览 25提问于2020-10-23得票数 0
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