我试图通过将来自googleword2vec站点(freebase-vectors-skipgram1000.bin.gz)的预训练.bin文件加载到word2vec的gensim实现中来开始。模型加载正常，使用..model=word2vec.Word2Vec.load_word2vec_format('...../free....-en.bin',binary=True)并创建一个>>>printmodel但是当我运行最相似的函数时。它无法在词汇表中找到单词。我的错误代码如下。有什么地方出错了吗？>>>model.most_similar(['girl','father'],['b
以下代码中的lda.show_topics模块只打印每个主题前10个词的分布，我如何打印出语料库中所有词的完整分布？fromgensimimportcorpora,modelsdocuments=["Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications","Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime","TheEPSuserinterfacemanagementsystem","SystemandhumansystemengineeringtestingofEPS","Relation
代码的最后部分:lda=LdaModel(corpus=corpus,id2word=dictionary,num_topics=2)printldabash输出:INFO:addingdocument#0toDictionary(0uniquetokens)INFO:builtDictionary(18uniquetokens)from5documents(total20corpuspositions)INFO:usingserialLDAversiononthisnodeINFO:runningonlineLDAtraining,2topics,1passesoverthesupp
我想从我提到的例句中得到双字母组和三字母组。我的代码适用于双字母组。但是，它没有捕获数据中的八卦(例如，人机交互，在我的句子中有5处提到)方法1下面提到的是我在Gensim中使用Phrases的代码。fromgensim.modelsimportPhrasesdocuments=["themayorofnewyorkwasthere","humancomputerinteractionandmachinelearninghasnowbecomeatrendingresearcharea","humancomputerinteractionisinteresting","humancom
当我这样训练我的lda模型时dictionary=corpora.Dictionary(data)corpus=[dictionary.doc2bow(doc)fordocindata]num_cores=multiprocessing.cpu_count()num_topics=50lda=LdaMulticore(corpus,num_topics=num_topics,id2word=dictionary,workers=num_cores,alpha=1e-5,eta=5e-1)我想获得每个文档的所有num_topics的完整主题分布。也就是说，在这种特殊情况下，我希望每个文档
我从一些python任务开始，我在使用gensim时遇到问题。我正在尝试从我的磁盘加载文件并处理它们(拆分它们并小写()它们)我的代码如下:dictionary_arr=[]forfile_pathinglob.glob(os.path.join(path,'*.txt')):withopen(file_path,"r")asmyfile:text=myfile.read()forwordsintext.lower().split():dictionary_arr.append(words)dictionary=corpora.Dictionary(dictionary_arr)列表(
我必须应用LDA(潜在狄利克雷分配)从我收集的20,000份文档的数据库中获取可能的主题。我如何使用这些文档而不是其他可用的语料库(如布朗语料库或英语维基百科)作为训练语料库？可以引用this页面。 最佳答案 在浏览了Gensim包的文档后，我发现一共有4种方法可以将文本存储库转换为语料库。语料库共有4种格式:市场矩阵(.mm)支持向量机光(.svmlight)Blie格式(.lad-c)低格式(.low)在这个问题中，如上所述，数据库中共有19,188个文档。必须阅读每份文档并从句子中删除停用词和标点符号，这可以使用nltk完成。
我正在尝试使用以下方法在谷歌云实例上安装gensim:pip3installgensim这是我尝试导入gensim时的堆栈跟踪:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/gensim/__init__.py",line6,infromgensimimportparsing,matutils,interfaces,corpora,models,similarities,summarizationFile"/usr/local/lib/python3.4/
我目前在我的word2vec模型中使用uni-gram，如下所示。defreview_to_sentences(review,tokenizer,remove_stopwords=False):#Returnsalistofsentences,whereeachsentenceisalistofwords##NLTKtokenizertosplittheparagraphintosentencesraw_sentences=tokenizer.tokenize(review.strip())sentences=[]forraw_sentenceinraw_sentences:#Ifas
我只看到几个问题问这个问题，但还没有一个有答案，所以我想我不妨试试。我一直在使用gensim的word2vec模型来创建一些向量。我将它们导出为文本，并尝试将其导入到嵌入投影仪的tensorflow实时模型中。一个问题。没用。它告诉我张量格式不正确。因此，作为初学者，我想我应该向一些更有经验的人请教可能的解决方案。相当于我的代码:importgensimcorpus=[["words","in","sentence","one"],["words","in","sentence","two"]]model=gensim.models.Word2Vec(iter=5,size=64)mo
