我正在尝试使用一个大约有17万行的文件来训练word2vec模型，每行一个句子。我想我可能代表一个特殊的用例，因为“句子”有任意字符串而不是字典单词。每句(行)约100个字，每个“字”约20个字符，有“/”等字符，也有数字。训练代码很简单:#asshowninhttp://rare-technologies.com/word2vec-tutorial/importgensim,logging,oslogging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)classMySen
我需要使用gensim在推文上训练word2vec表示。与我在gensim上看到的大多数教程和代码不同，我的数据不是原始数据，而是已经过预处理。我在包含65k个单词(包括一个“未知”标记和一个EOL标记)的文本文档中有一个字典，并且推文被保存为一个带有索引的numpy矩阵到这个字典中。下面是一个简单的数据格式示例:字典.txtyoulovethiscode推文(5条未知，6条停产)[[0,1,2,3,6],[3,5,5,1,6],[0,1,3,6,6]]我不确定应该如何处理索引表示。一种简单的方法是将索引列表转换为字符串列表(即[0,1,2,3,6]->['0','1','2','3'
我发现gensim有BM25排序功能。但是，我找不到教程如何使用它。就我而言，我有一个疑问。从搜索引擎中检索到的一些文档。如何使用gensimBM25排序来比较查询和文档以找到最相似的？我是gensim的新手。谢谢。查询:"experimentalstudiesofcreepbuckling."文档1:"the7x7in.hypersonicwindtunnelatraefarnborough,part1,design,instrumentationandflowvisualizationtechniques.thisisthefirstofthreepartsofthecalibra
我想知道gensimword2vec的两个相似性度量之间的区别:most_similar()和most_similar_cosmul()。我知道第一个使用词向量的余弦相似度，而另一个使用OmerLevy和YoavGoldberg提出的乘法组合目标。我想知道它如何影响结果？哪一个给出了语义相似性？等等例如:model=Word2Vec(sentences,size=100,window=5,min_count=5,workers=4)model.most_similar(positive=['woman','king'],negative=['man'])结果:[('queen',0.5
我有一个使用Python的Gensim库训练的Word2vec模型。我有一个标记化列表如下。词汇量是34，但我只给出了34个中的几个:b=['let','know','buy','someth','featur','mashabl','might','earn','affili','commiss','fifti','year','ago','graduat','21yearold','dustin','hoffman','pull','asid','given','one','piec','unsolicit','advic','percent','buy']型号model=gens
给定一个模型，例如fromgensim.models.word2vecimportWord2Vecdocuments=["Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications","Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime","TheEPSuserinterfacemanagementsystem","SystemandhumansystemengineeringtestingofEPS","Relationofuserperceivedresponsetimetoerrormeasu
我在一组文档上使用GensimHDP模块。>>>hdp=models.HdpModel(corpusB,id2word=dictionaryB)>>>topics=hdp.print_topics(topics=-1,topn=20)>>>len(topics)150>>>hdp=models.HdpModel(corpusA,id2word=dictionaryA)>>>topics=hdp.print_topics(topics=-1,topn=20)>>>len(topics)150>>>len(corpusA)1113>>>len(corpusB)17为什么主题数量与语料库长度
使用gensim我能够从LSA中的一组文档中提取主题，但如何访问从LDA模型生成的主题？打印lda.print_topics(10)时，代码出现以下错误，因为print_topics()返回NoneType:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/alvas/workspace/XLINGTOP/xlingtop.py",line93,infortopinlda.print_topics(2):TypeError:'NoneType'objectisnotiterable代码:fromgensimimportcorpora,models,sim
我已经在Python中安装了gensim(通过pip)。安装结束后，我收到以下警告:C:\Python27\lib\site-packages\gensim\utils.py:855:UserWarning:detectedWindows;aliasingchunkizetochunkize_serialwarnings.warn("detectedWindows;aliasingchunkizetochunkize_serial")我该如何纠正这个问题？由于此警告，我无法从gensim.models导入word2vec。我有以下配置:Python2.7、gensim-0.13.4.1
我使用玩具语料库推导了一个LDA主题模型，如下所示:documents=['Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications','Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime','TheEPSuserinterfacemanagementsystem','SystemandhumansystemengineeringtestingofEPS','Relationofuserperceivedresponsetimetoerrormeasurement','Thegenerationo
