在gensim的上阅读了教程后,我不明白从训练好的模型生成新嵌入的正确方法是什么。到目前为止,我已经像这样训练了gensim的快速文本嵌入:
from gensim.models.fasttext import FastText as FT_gensim
model_gensim = FT_gensim(size=100)
# build the vocabulary
model_gensim.build_vocab(corpus_file=corpus_file)
# train the model
model_gensim.train(
corpus_file=corpus_
我想用fastext来训练我自己的单词嵌入。然而,在遵循了教程之后,我无法正确地完成它。到目前为止,我尝试了:
在:
from gensim.models.fasttext import FastText as FT_gensim
# Set file names for train and test data
corpus = df['sentences'].values.tolist()
model_gensim = FT_gensim(size=100)
# build the vocabulary
model_gensim.build_vocab(sentence
通过遵循这个过程,我让gensim在Google工作:
!pip install gensim
from gensim.summarization import summarize
然后我可以打电话给summarize(some_text)
现在,我试图在VS代码中运行相同的内容:
我安装了gensim:pip3 install gensim
但当我跑
from gensim.summarization import summarize
我知道错误了
Import "gensim.summarization" could not be resolvedPylancereport
我正在尝试在我的Python 3,Windows 10机器上的特定conda环境中安装gensim。基于SO和其他地方的建议,我尝试了3种不同的方法,总结如下。每次它显示为成功安装并出现在环境中,但当我尝试将其导入jupyter notebook时,我得到了ModuleNotFoundError: No module named 'gensim'错误。
注意:我在每次安装后都关闭并重新启动了anaconda和jupyter。
摘要:使用3个安装命令进行3次尝试:
COMMAND CONDA LIST
我正在尝试使用Gensim软件包,如下所示:
import re, numpy as np, pandas as pd
from pprint import pprint
# Gensim
import gensim, spacy, logging, warnings
import gensim.corpora as corpora
from gensim.utils import lemmatize, simple_preprocess
from gensim.models import CoherenceModel
import matplotlib.pyplot as plt
但我不断
导入以下行时,Jupyter编译器会导致错误。
ImportError: cannot import name 'deprecated' from 'gensim.utils
from gensim.summarization.summarizer import summarize
from gensim.summarization import keywords**
错误如下:
~\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Lib\site-packages\gensim\summarization\summarizer.py in
我正在尝试根据主题行对电子邮件进行分类,为了训练分类器,我必须获得LSI。我正在获取tf-idf,并进一步尝试获取LSI模型。但是,它根本不会对任何文件进行任何处理/写入。我的代码如下:
#reading the list of subjects for features
f = open('subject1000.csv','rb')
f500 = open('subject500.csv','wb')
with open('subject1000.csv') as myfile:
head=list(
我已经导入了我需要的所有包 from gensim import corpora
from gensim import models
from gensim.models import LdaModel
from gensim.models import TfidfModel
from gensim.models import CoherenceModel 然后我需要运行LdaMallet模型,所以我像这样导入它们 from gensim.models.wrappers import LdaMallet 当运行下面的代码时,我得到了一些Namerror mallet_path = '
import gensim
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/.../Old Files/Practice.py", line 2, in <module>
import gensim
File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs...site-packages\gensim\__init__.py", line 11, in <module>
from gensim import parsing, corpora, mat
我在我的views.py中包含了2条导入语句
from gensim.summarization.summarizer import summarizer
from gensim.summarization import keywords
然而,即使在我使用pip安装gensim之后,我也得到了错误:
ModuleNotFoundError: No module named 'gensim.summarization'
我的设置如下:
Python版本: 3.6.0
Numpy版本: 1.13.0
版本: 0.19.0
Gensim版本: 2.1.0
GCC编译版本: 5.3.0
系统: Windows 7,64位
在上面的设置中,我得到了以下错误
import gensim
>>>Slow version of gensim.models.doc2vec is being used
这使得在gensim上训练模型时运行时间太慢。我觉得我正在使用的包版本或如何安装它们有一些问题,因为:我必须使用pip安装numpy;我必须使用conda来安装scipy;我必须再次使用pip安装gensim。
我找到了不同的链接来回答这个问题,但是它不起作用。
什么地方出问题了?从pip冻结:
pyLDAvis==3.3.1
来自代码:
import pyLDAvis
import pyLDAvis.gensim_models as gensim_vis
错误:
File "my_py.py", line 2, in <module>
import pyLDAvis.gensim_models as gensim_vis
ModuleNotFoundError: No module named 'pyLDAvis.gensim_models'
我已经安装了libbz2-dev,但是在导入gensim时,我仍然收到以下导入错误:
>>> import gensim
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/krishna/gensimenv/lib/python2.7/site-packages/gensim/__init__.py", line 6, in <module>
from gensim import
当我尝试导入WordEmbeddingSimilarityIndex时,它给出了以下错误:
>> from gensim.models import WordEmbeddingSimilarityIndex
ImportError: cannot import name 'WordEmbeddingSimilarityIndex
同样的问题也发生在SparseTermSimilarityMatrix函数上:
>> from gensim.similarities import SparseTermSimilarityMatrix
ImportError: can
我已经通过命令安装了gensim for Windows:
conda安装-c anaconda gensim
我有一个环境py35。我试图使用导入语句:from gensim.models import Word2Vec运行Python脚本,其中有一个错误ImportError: No module named 'gensim'。知道该怎么做吗?
我想用gensim来训练word2vec模型
python 3.5.3
gensim 2.1.0
numpy 1.12.1+mkl
枕0.19.0
import gensim
import codecs
class MySentences(object):
def __init__(self,filename):
self.filename=filename
def __iter__(self):
with codecs.open(self.filename) as f:
for line in f.readlines()
什么是正确的方式使用根西姆的短语和preprocess_string在一起?,我是这样做,但它有点人为。
from gensim.models.phrases import Phrases
from gensim.parsing.preprocessing import preprocess_string
from gensim.parsing.preprocessing import strip_tags
from gensim.parsing.preprocessing import strip_short
from gensim.parsing.preprocessing import