我刚刚开始使用Word2vec，我想知道我们如何才能找到最接近向量假设的单词。我有这个向量，它是一组向量的平均向量:array([-0.00449447,-0.00310097,0.02421786,...],dtype=float32)有没有一种直接的方法可以在我的训练数据中找到与这个向量最相似的词？或者唯一的解决方案是计算这个向量和我训练数据中每个单词的向量的余弦相似度，然后选择最接近的那个？谢谢。 最佳答案 对于gensimword2vec的实现有most_similar()函数可以让你找到语义上接近给定单词的单词:>>>mo
我已经使用Gensim的文档语料库训练了一个word2vec模型。模型训练完成后，我正在编写以下代码来获取单词“view”的原始特征向量。myModel["view"]但是，我得到一个单词的KeyError，这可能是因为它在word2vec索引的键列表中不作为键存在。在尝试获取原始特征向量之前，如何检查索引中是否存在键？ 最佳答案 Word2Vec还提供了一个“vocab”成员，您可以直接访问它。使用pythonistic方法:ifwordinw2v_model.vocab:#Dosomething编辑自gensim2.0版以来，W
我已经使用Gensim的文档语料库训练了一个word2vec模型。模型训练完成后，我正在编写以下代码来获取单词“view”的原始特征向量。myModel["view"]但是，我得到一个单词的KeyError，这可能是因为它在word2vec索引的键列表中不作为键存在。在尝试获取原始特征向量之前，如何检查索引中是否存在键？ 最佳答案 Word2Vec还提供了一个“vocab”成员，您可以直接访问它。使用pythonistic方法:ifwordinw2v_model.vocab:#Dosomething编辑自gensim2.0版以来，W
我正在尝试构建一个文档检索模型，该模型会返回大多数文档，这些文档按其与查询或搜索字符串的相关性排序。为此，我使用gensim中的Doc2Vec模型训练了一个doc2vec模型。我的数据集采用pandas数据集的形式，其中每个文档都以字符串形式存储在每一行。这是我到目前为止的代码importgensim,reimportpandasaspd#TOKENIZERdeftokenizer(input_string):returnre.findall(r"[\w']+",input_string)#IMPORTDATAdata=pd.read_csv('mp_1002_prepd.txt')d
我正在尝试构建一个文档检索模型，该模型会返回大多数文档，这些文档按其与查询或搜索字符串的相关性排序。为此，我使用gensim中的Doc2Vec模型训练了一个doc2vec模型。我的数据集采用pandas数据集的形式，其中每个文档都以字符串形式存储在每一行。这是我到目前为止的代码importgensim,reimportpandasaspd#TOKENIZERdeftokenizer(input_string):returnre.findall(r"[\w']+",input_string)#IMPORTDATAdata=pd.read_csv('mp_1002_prepd.txt')d
我最近在Gensim中发现了doc2vec附加功能。如何在doc2vec中使用预训练的词向量(例如在word2vec原始网站中找到的)？还是doc2vec从它用于段落向量训练的相同句子中获取词向量？谢谢。 最佳答案 请注意，“DBOW”(dm=0)训练模式不需要甚至创建词向量作为训练的一部分。它只是学习擅长依次预测每个单词的文档向量(很像word2vecskip-gram训练模式)。(在gensim0.12.0之前，另一条评论中提到了参数train_words，一些文档建议该参数将共同训练单词。但是，我不相信这实际上有效。开始在ge
我最近在Gensim中发现了doc2vec附加功能。如何在doc2vec中使用预训练的词向量(例如在word2vec原始网站中找到的)？还是doc2vec从它用于段落向量训练的相同句子中获取词向量？谢谢。 最佳答案 请注意，“DBOW”(dm=0)训练模式不需要甚至创建词向量作为训练的一部分。它只是学习擅长依次预测每个单词的文档向量(很像word2vecskip-gram训练模式)。(在gensim0.12.0之前，另一条评论中提到了参数train_words，一些文档建议该参数将共同训练单词。但是，我不相信这实际上有效。开始在ge
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
我最近查看了convolutionaltextclassification的一个有趣的实现。.然而，我查看过的所有TensorFlow代码都使用随机(未预训练)嵌入向量，如下所示:withtf.device('/cpu:0'),tf.name_scope("embedding"):W=tf.Variable(tf.random_uniform([vocab_size,embedding_size],-1.0,1.0),name="W")self.embedded_chars=tf.nn.embedding_lookup(W,self.input_x)self.embedded_char
