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
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
我正在使用预先训练的谷歌新闻数据集，通过在python中使用Gensim库来获取词向量model=Word2Vec.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin',binary=True)加载模型后，我将训练评论句子单词转换为向量#readingallsentencesfromtrainingfilewithopen('restaurantSentences','r')asinfile:x_train=infile.readlines()#cleaningsentencesx_train=[review_to_word
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
我是tensorflow和word2vec的新手。我刚刚研究了word2vec_basic.py它使用Skip-Gram算法训练模型。现在我想使用CBOW算法进行训练。如果我简单地反转train_inputs和train_labels是否真的可以实现？ 最佳答案 我认为CBOW模型不能简单地通过翻转Skip-gram中的train_inputs和train_labels来实现>因为CBOW模型架构使用周围词向量的总和作为分类器进行预测的单个实例。例如，您应该同时使用[the,brown]来预测quick而不是使用the来预测quic
给定一个模型，例如fromgensim.models.word2vecimportWord2Vecdocuments=["Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications","Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime","TheEPSuserinterfacemanagementsystem","SystemandhumansystemengineeringtestingofEPS","Relationofuserperceivedresponsetimetoerrormeasu
背景我有一些带有样本数据的向量，每个向量都有一个类别名称(地点、颜色、名称)。['john','jay','dan','nathan','bob']->'Names'['yellow','red','green']->'Colors'['tokyo','bejing','washington','mumbai']->'Places'我的目标是训练一个模型，该模型采用新的输入字符串并预测它属于哪个类别。例如，如果新输入是“紫色”，那么我应该能够将“颜色”预测为正确的类别。如果新输入是“Calgary”，它应该将“Places”预测为正确的类别。方法我做了一些研究并发现了Word2vec.
我最近下载了英语的fasttext预训练模型。我有两个文件:wiki.en.vecwiki.en.bin我不确定这两个文件有什么区别？ 最佳答案 .vec文件仅包含纯文本形式的聚合词向量。.bin文件另外包含模型参数，最重要的是，包含所有n-gram的向量。因此，如果您想使用那些n-gram(FastText著名的“子词信息”)对您没有训练过的单词进行编码，您需要找到一个可以处理FastText的API。bin文件(大多数只支持.vec文件，但是...)。 关于python-Fastte
我在看vec4glm的源代码实现，我想知道为什么它们用union表示vector值，而不是像float这样的原始数据类型或int?这是我在vec4中找到的代码实现:union{Tx,r,s;};union{Ty,g,t;};union{Tz,b,p;};union{Tw,a,q;};如果我们只写Tx有什么区别？,Ty,Tz,Tw? 最佳答案 因为vec4通常用于:空间坐标x、y、z、w颜色组件r、g、b、a纹理坐标s、t、p、q(虽然这些不太标准化，而且我我们还看到了r和u在不同的上下文中使用)使用union允许使用访问例如第二个数
