来自word2vec网站我可以下载GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz。.bin文件(大约3.4GB)是一种对我没用的二进制格式。托马斯·米科洛夫assuresus“将二进制格式转换为文本格式应该相当简单(尽管这会占用更多磁盘空间)。检查距离工具中的代码，读取二进制文件相当简单。”不幸的是，我对C的了解不够多，无法理解http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/distance.c.据说是gensim也可以这样做，但我发现的所有教程似乎都是关于转换from文本，而不是其他方式。有人可以建议修改C代码或gensi
来自word2vec网站我可以下载GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz。.bin文件(大约3.4GB)是一种对我没用的二进制格式。托马斯·米科洛夫assuresus“将二进制格式转换为文本格式应该相当简单(尽管这会占用更多磁盘空间)。检查距离工具中的代码，读取二进制文件相当简单。”不幸的是，我对C的了解不够多，无法理解http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/distance.c.据说是gensim也可以这样做，但我发现的所有教程似乎都是关于转换from文本，而不是其他方式。有人可以建议修改C代码或gensi
根据GensimWord2Vec，我可以使用gensim包中的word2vec模型来计算两个词之间的相似度。例如trained_model.similarity('woman','man')0.73723527但是，word2vec模型无法预测句子相似度。我在gensim中找到了具有句子相似性的LSI模型，但是，它似乎不能与word2vec模型相结合。我拥有的每个句子的语料库长度都不是很长(少于10个单词)。那么，有没有什么简单的方法可以实现目标呢？ 最佳答案 这实际上是您要问的一个非常具有挑战性的问题。计算句子相似度需要建立句子的
根据GensimWord2Vec，我可以使用gensim包中的word2vec模型来计算两个词之间的相似度。例如trained_model.similarity('woman','man')0.73723527但是，word2vec模型无法预测句子相似度。我在gensim中找到了具有句子相似性的LSI模型，但是，它似乎不能与word2vec模型相结合。我拥有的每个句子的语料库长度都不是很长(少于10个单词)。那么，有没有什么简单的方法可以实现目标呢？ 最佳答案 这实际上是您要问的一个非常具有挑战性的问题。计算句子相似度需要建立句子的
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了gensim安装error:MicrosoftVisualC++14.0orgreaterisrequired.GetitwithMicrosoftC++Build的解决方案，希望能对新手有所帮助。文章目录1.问题描述2.解决方案2.1
我的设置如下：Python版本：3.6.0numpy版本：1.13.0Scipy版本：0.19.0Gensim版本：2.1.0GCC编译器版本：5.3.0系统：Windows7，64位我在上面的设置中遇到以下错误importgensim>>>Slowversionofgensim.models.doc2vecisbeingused这使得运行时间在Gensim上训练模型时太慢了。我觉得我正在使用的软件包版本或安装方式存在一些问题，因为：我必须安装numpypip;我不得不使用Scipy使用conda;我不得不使用Gensim使用pip再次。此设置的原因是因为如果我尝试使用pip，我有错误>>>I
我正在尝试使用主题模型对Twitter流数据进行建模。Gensim作为一种易于使用的解决方案，其简单性令人印象深刻。它有一个真正的LSI在线实现，但没有LDA。对于像推特这样不断变化的内容流，动态主题模型是理想的选择。有没有什么方法，甚至是hack-一种实现甚至一种策略，我可以使用它来利用Gensim来达到这个目的？是否有任何其他python实现(最好)从Gensim派生或独立？我更喜欢python，因为我想尽快开始，但如果有一些工作的最佳解决方案，请提出。谢谢。 最佳答案 Gensim(http://radimrehurek.co
当我在具有12个内核的机器上运行gensim的LdaMulticore模型时，使用:lda=LdaMulticore(corpus,num_topics=64,workers=10)我收到一条日志消息说usingserialLDAversiononthisnode几行之后，我看到另一条日志消息说trainingLDAmodelusing10processes当我运行top时，我看到已生成11个python进程，但有9个正在休眠，即只有一名worker在工作。该机有24个核心，无论如何都不会被压垮。为什么LdaMulticore不以并行模式运行？ 最佳答案
在LDAmodelgeneratesdifferenttopicseverytimeitrainonthesamecorpus，通过设置np.random.seed(0)，LDA模型将始终以完全相同的方式进行初始化和训练。gensim的Word2Vec模型是否相同？通过将随机种子设置为常量，在同一数据集上的不同运行会产生相同的模型吗？但奇怪的是，它已经在不同的实例中为我提供了相同的向量。>>>fromnltk.corpusimportbrown>>>fromgensim.modelsimportWord2Vec>>>sentences=brown.sents()[:100]>>>mod
我知道在为gensim训练lda模型后，我们可以通过以下方式获取未见文档的主题:lda=LdaModel(corpus,num_topics=10)doc_lda=lda[doc_bow]但是已经用于训练的文件呢？我的意思是，有没有一种方法可以在不将其视为新文档的情况下获取语料库中用于训练的文档的主题？ 最佳答案 没有。来自各个文档的信息被提炼到模型中，然后被遗忘。不保留每个文档的信息(更一般地说:不保留需要O(#docs)内存的信息)。 关于python-Gensim获取文档的主题(参
