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我知道python (gensim)中已经存在一个python(段落向量)的实现。但我有兴趣知道如何自己实现它。实际上，这意味着在随机梯度下降的每一次迭代中，我们采样一个文本窗口，然后从文本窗口中抽取一个随机单词，并在给定段落向量的情况下形成一个分类任务。根据本文的说法，单词向量不被存储，PV的工作原理类似于word2vec中的跳过图。
Skip-gram在中有解释.在跳格模型中，将单词向量映射到隐藏层。在培训期间，将更新执行此映射的
浏览 3提问于2016-03-15得票数 9
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有没有人对如何使用Python和scikit将文档中的单词转换为LSA向量有任何建议？我发现这些站点和限制了如何将整个文档转换为lsa向量，但我感兴趣的是转换单个单词本身。最终的结果是将每个句子的所有向量(代表每个单词)相加，然后比较连续句子，以评估语义相似性。
浏览 5提问于2017-01-10得票数 0
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Python 3.9.6 有一个与Word2vek一起工作的GenSym，它创建所需的单词到向量空间的映射。据我所知，Glove是Word2Vec的优化版本，它在较小的词库中完全收敛。但我没有找到一种如何使用手套创建单词的向量表示的技术。 对于高度专业化的文学作品，获得单词的手套向量表示的技术是什么？
浏览 107提问于2021-08-14得票数 0
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我有两个公开可用的单词嵌入，如手套和谷歌Word2vec。然而，在他们的词汇表中，有太多的拼写错误或垃圾单词(例如##AA##、adirty等)。为了避免这个词，我想提取频繁的词(例如，前50000个单词)，因为我认为比较频繁的词有正常的形式。
所以，我想知道是否有一种方法可以在上述两个预先训练过的单词嵌入中找到单词频率。
浏览 0提问于2017-08-11得票数 3
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我使用doc2vec模型构建文档向量，如下所示。(docs, vector_size = 100, window = 10, min_count = 1, workers = 4, epochs = 20)
我见过gensim doc2vec也包含单词向量假设我为单词deep learning创建了一个单词向量。我的问题是，在python的gensim中，是否有可能得到与documents最接近的deep learning单词向量？
浏览 1提问于2019-07-22得票数 1
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我用fastText生成了单词向量，并希望将它们转换为spaCy模型(用于德语)。在spaCy文档中，它指出向量“应该是一个Word2Vec格式的选项卡分隔的文件，其中第一列包含单词，其余的列包含值。”所以，我把我的单词向量转换成一个txt文件，这样它们就有了这个格式。但是，当我尝试运行python -m spacy init-model de /Users/vectors --vectors-loc test_vectors.txt时，
我得到了下
浏览 0提问于2018-08-07得票数 1
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假设我有一个由评论列组成的数据集，每个评论恰好有100个单词，那么训练我的模型可能很容易，因为我可以简单地对每个评论的100个单词中的每个单词进行标记化，然后将其转换为数字数组，然后使用input_shape
浏览 1提问于2020-05-07得票数 1
假设字典中有1000个单词(A1，A2，…，A1000)。据我所知，在单词嵌入或word2vec方法中，它的目标是用向量表示字典中的每个单词，其中每个元素表示该词与字典中剩余单词的相似性。正确的说法是每个向量中应该有999维，还是每个word2vec向量的大小应该是999？但是使用Gensim Python，我们可以修改Word2vec的" size“参数的值，在本例中我们假设size= 100。那么"size=100“是什么意思呢
浏览 0提问于2018-12-03得票数 2
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将快速文本向量转换为word
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我在将一个快速的FastText向量转换回一个单词时遇到了问题。下面是我的python代码：en_model = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.en/wiki.en.vec')我如何获取向量(特别是具有适当维数的任意向量)并让它发出一个单词</
浏览 1提问于2018-11-07得票数 3
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我试图分析一个由行给出的文本，我希望使用sckit-learn包的在python中将这些行向量化。问题是，向量化可以通过单词或n-克来完成，但我希望对行进行矢量化，而且我已经排除了一项工作，就是将每一行向量化为一个单词(因为这样就不会考虑单词及其含义)。
浏览 14提问于2016-07-27得票数 2
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计算两个向量之间的相似性
、、、、
因此，我有五个单词向量，每个单词都有一个权重或重要程度，如下所示：
我知道还有人问过类似的问题()，但由于他没有得到答案，我
浏览 0提问于2018-05-22得票数 2
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目标是获得列表中每个单词的向量表示。我的意图是将这些单词向量用于其他应用目的，如单词聚类。vectorize(text):
category=['Dell','Python如何保存列表‘类别’中每个单词的词向量
浏览 29提问于2020-06-28得票数 0
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两种不同尺寸矢量余弦相似度的计算
、、、、
我有两个问题，
使用上面的方法，我创建了16个文档的向量，它们是不同大小的。我遇到的问题是得到两个向量的点积，因为它们的大小不同。我该怎么做？
浏览 3提问于2012-09-19得票数 2
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function psi = encodeImage(encoder, im)
我在python中执行这个任务，我不想实现视觉单词编码包，因为我的主要任务是实现支持向量机。在python中是否有一个内置的函数，它可以对视觉单词进行编码并返回空间直方图，这样我就可以在直方图上训练SVM分
浏览 5提问于2015-09-29得票数 4
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我是LDA的新手，我想计算单词之间的主题相似度。我能得到一个单词的主题分布吗？如果是这样，我如何在gensim.ldamodel中做到这一点？
浏览 54提问于2021-04-18得票数 0
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我目前正在进行twitter数据分析，并一直致力于在Python中应用单词打包技术，但一直没有成功。目前，我已经能够通过一些预处理将数据流存储在数据库中，然后我将tweet导出到csv文件中，但无意中发现了下一部分使用单词袋来进行机器学习。有人能建议我可以遵循的教程来用Python 3实现一袋单词吗？谢谢你的帮助
浏览 4提问于2017-12-03得票数 0
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FastText预训练模型非常适合查找相似的单词：model = FastText('cc.en.300.bin')model.nearest_neighbors('Gone with the Wind', k=2000)
[('DEky4M0BSpUOTPnSpkuL5I0GTSnRI4jMepcaFAoxIoFnX5kmJQk1aYvr2odG
浏览 0提问于2021-01-05得票数 1
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我更愿意在R上工作，但我也可以做Python。任何对我可以使用的特定包的引用都是很棒的。
因此，我有一个参议院法案的清单和他们的描述是一到两句长篇。
浏览 0提问于2018-05-24得票数 3
我正在尝试使用Python和NLTK对平均长度仅为10-20个单词的文本字符串进行文本分类。
我想要计算词频和大小为2-4的ngram，并以某种方式将它们转换为向量，并使用它们来构建SVN模型。我在想，标准的方法可能已经很聪明了，比如对单词进行词干处理(因此“重要的”和“重要的”将被视为同一个单词)，去掉标点符号，超级常见的英语单词，并可能实现一种聪明的方法，为我将这些计数转化为向量。我是文本分类和python的新手，我对这两种建议都持开放态度！
浏览 0提问于2018-04-01得票数 0
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