我正在使用word2vec来训练句子,以获得最接近的单词。我正在尝试使用word2vec和R语言。
输入:
"You are my best friend"
输出:
The model was generated in 'C:/Users/acer/Pictures/INTERNSHIP'!
我在R中使用了以下代码:
g <- word2vec("mydata.txt","Word.txt")
但在R中使用word2vec训练文本后,我必须检查输出。有人能帮助我在R中尝试相同的方法吗?
我正在尝试应用word2vec来检查数据集每一行两列的相似性。
例如:
Sent1 Sent2
It is a sunny day Today the weather is good. It is warm outside
What people think about democracy In ancient times, Greeks were the first to propose democracy
I have never played ten
我正在尝试按照这个示例上传一个预先训练好的Gensim模型,用于数据增强
import textaugment
import gensim
from textaugment import Word2vec
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(r'\GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
from textaugment import Word2vec
t = Word2vec(model)
我正在研究各种语义相似方法,如word2vec、word移动距离(WMD)和fastText。就语义相似性而言,fastText并不比Word2Vec更好。大规模毁灭性武器和Word2Vec几乎有相似的结果。
我在想,在语义准确性方面,是否有比Word2Vec模型更好的替代方案?
My use case:为两个句子查找单词嵌入,然后使用余弦相似度来查找它们的相似性。
我正在尝试从这个存储库中重现结果:。我没有Linux,所以不能安装代码使用的word2vec包,但它只用于加载预先训练好的word2vec模型,所以Gensim应该可以完成这项工作。
问题是,scholar使用的预训练模型存储在一个pickle文件(在的“已处理文件”下提供) postagged_wikipedia_for_word2vec_30kn3kv.pkl中。
当我试图打开这个文件时,我得到了ModuleNotFoundError No module named 'word2vec'。我进入了pickle文件(在记事本中),并将开头的word2vec更改为gensim.
我一直试图从python的gensim库中运行一个如何使用word2vec的示例,但是我一直收到这个错误
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
这是我的代码,这只是一个简单的例子:
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [['first', 'sentence'], ['second', '
我是NLP的新手,如何找到两个句子之间的相似度,以及如何打印每个单词的分数。以及如何实现gensim word2Vec模型。
试试这个代码:下面是我的两句话:
sentence1="I am going to India"
sentence2=" I am going to Bharat"
from gensim.models import word2vec
import numpy as np
words1 = sentence1.split(' ')
words2 = sentence2.split(' ')
#The
我有以下代码:
from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec.load('model2')
X = model[model.wv.vocab]
这段代码在我的一台机器上工作,而不是另一台。模型文件是相同的。到底怎么回事?我得到的错误消息如下:
File "/home/ec2-user/miniconda3/envs/word2vec/lib/python3.7/site-packages/gensim/models/word2vec.py", line 1330, in load
model
vectorSize in Word2Vec和numFeatures in HashingTF有什么区别?我指的是Word2Vec和HashingTF类:
vectorSize=100,WORD2VEC:pyspark.ml.feature.Word2Vec(*,numPartitions=1,stepSize=0.025,maxIter=1,seed=None,inputCol=None,outputCol=None,windowSize=5,maxSentenceLength=1000)
numFeatures=262144,HashingTF:类pyspark.ml.feature.Ha
我尝试保存我用gensim训练的word2vec模型,如下所示: from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec(sentences, parameters)
model.save('modelfile.model') 现在,当我尝试Word2Vec.load('modelfile.model')时,我得到: ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.core._multiarray_umath' 如果有帮助,可以发布完整的回溯。
我在看Word2Vec的Spark网站的:
val input = sc.textFile("text8").map(line => line.split(" ").toSeq)
val word2vec = new Word2Vec()
val model = word2vec.fit(input)
val synonyms = model.findSynonyms("country name here", 40)
我如何做有趣的向量,例如国王-男人+女人=皇后。我可以使用model.getVectors,但不确定如何继续。