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AttributeError:模块“boto”没有属性“plugin”
我正在 Google Cloud Platform 上使用带有 word2vec 模型的 Jupyter 笔记本运行虚拟机 我有以下代码片段 from gensim models import Word2Vec amazon word2ve
如何在 Tensorflow 中使用预训练的 Word2Vec 模型
我有一个Word2Vec训练过的模型Gensim 我如何使用它Tensorflow for Word Embeddings 我不想在 Tensorflow 中从头开始训练嵌入 有人可以告诉我如何用一些示例代码来做到这一点吗 假设您有一个字典
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tensorflow
gensim
Word2Vec
wordembedding
如何将句子或文档转换为向量?
我们有将单词转换为向量的模型 例如 word2vec 模型 是否存在类似的模型 可以使用为单个单词学习的向量将句子 文档转换为向量 1 跳克法 以及使用它的工具 谷歌 word2vec https code google com p wor
vector
NLP
Word2Vec
在 Tensorflow 中学习新单词嵌入时进行地面预训练嵌入
我尝试使用以下代码片段 为预训练的嵌入奠定基础 并仅针对新词汇学习嵌入 但预定义单词的嵌入也发生了变化 None
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tensorflow
Word2Vec
AttributeError:类型对象“Word2Vec”没有属性“load_word2vec_format”
我正在尝试实现 word2vec 模型并收到属性错误 AttributeError 类型对象 Word2Vec 没有属性 load word2vec format 下面是代码 wv Word2Vec load word2vec format
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NLP
gensim
Word2Vec
将 word2vec 模型查询的结果保存在 csv 文件中?
我正在语料库上训练 word2vec 模型 然后查询该模型 这工作正常 但我正在运行一个实验 需要针对不同的条件调用模型 保存每个条件的模型 查询每个条件的模型 然后将查询的输出保存到 csv 文件中 例如进一步分析所有条件 我研究了 ge
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csv
Word2Vec
gensim
gensim如何计算doc2vec段落向量
我正在看这篇论文http cs stanford edu quocle paragraph vector pdf http cs stanford edu quocle paragraph vector pdf 它指出 段落向量和词向量被平
NLP
vectorization
gensim
Word2Vec
doc2vec
将 freebase 向量与 gensim 一起使用
我正在尝试使用 Google 发布的 freebase 单词嵌入 但我很难从 freebase 名称中获取单词 model gensim models Word2Vec load word2vec format freebase vecto
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freebase
gensim
Word2Vec
如何使用 word2vec 找到与向量最接近的单词
我刚刚开始使用 Word2vec 我想知道如何找到最接近向量的单词 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
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dataanalysis
Word2Vec
SpaCy 的相似度是如何计算的?
初学者 NLP 问题在这里 similarity 方法如何运作 哇 spaCy 太棒了 它的tfidf模型可以更容易预处理 但w2v只有一行代码 token vector 惊人的 In his spaCy 上的 10 行教程 https g
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machinelearning
NLP
Word2Vec
spacy
如何将单词和向量手动添加到Word2vec gensim?
比方说 word2vec模型是我训练过的 word2vec 模型 当词汇表之外的单词 oov word 发生时 我计算一个向量vec using 计算向量 oov word 方法 现在 我想添加 追加oov word及其对应的向量vec到我
gensim
Word2Vec
H2O 是否或将会提供任何与 h2o word2vec 一起使用的预训练向量?
H2O 最近在其 API 中添加了 word2vec 能够在您自己提供的语料库上轻松训练自己的词向量真是太好了 然而 使用大数据和大型计算机存在更大的可能性 由于网络带宽和计算能力的限制 谷歌或 H2O ai 等软件供应商可能无法访问这种类
Word2Vec
h2o
unsupervisedlearning
word2vec gensim 多种语言
这个问题完全超出了我的想象 我正在使用 gensim 训练 Word2Vec 模型 我提供了多种语言的数据 即英语和印地语 当我试图找到最接近 人 的词时 我得到的是 model wv most similar positive man O
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NLP
artificialintelligence
Word2Vec
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为什么 Gensim doc2vec 给出 AttributeError: 'list' object has no attribute 'words'?
我正在尝试使用以下代码来实验 gensim doc2vec 据我从教程中了解到 它应该有效 然而它给出了属性错误 列表 对象没有属性 单词 from gensim models doc2vec import LabeledSentence
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gensim
Word2Vec
word2vec 模型由字符而不是单词组成
我正在尝试使用 Gensim 在波斯语上制作一个 word2vec 模型 其中以 空格 作为字符分隔符 我使用 python 3 5 我遇到的问题是我给出了一个文本文件作为输入 它返回一个模型 该模型仅包含每个字符而不是单词 我还以推荐的单
gensim
Word2Vec
加载 word2vec 时出现 UnicodeDecodeError 错误
详细描述 我开始使用词嵌入 并发现了大量有关它的信息 到目前为止 我知道我可以训练自己的词向量或使用以前训练过的词向量 例如 Google 或 Wikipedia 的词向量 这些向量可用于英语 但对我来说没有用 因为我正在处理以下语言中的文
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polyglot
如何计算2个node2vec模型之间的距离
我有 2 个不同时间戳的 node2vec 模型 我想计算两个模型之间的距离 两个模型具有相同的词汇 我们更新模型 我的模型是这样的 model1 1 0 1 0 5 2 0 3 0 4 3 0 2 0 5 model2 1 0 15 0
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Graph
NLP
Word2Vec
TensorFlow“模块”对象没有属性“global_variables_initializer”
我是张量流新手 我正在 iPython 笔记本上运行 Udacity 的深度学习作业 link https github com tensorflow tensorflow blob master tensorflow examples u
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deeplearning
Word2Vec
CBOW 与Skip-gram:为什么要颠倒上下文和目标词?
In this https www tensorflow org versions r0 9 tutorials word2vec index html vector representations of words页面上 据说 skip
NLP
tensorflow
deeplearning
Word2Vec
wordembedding
给定单词相似度推断句子相似度
假设我对两个句子中的每对单词都有一个单词相似度得分 那么根据这些分数确定整体句子相似度的好方法是什么 单词分数是使用表示每个单词的向量的余弦相似度来计算的 现在我有了单独的单词分数 将单独的单词分数相加并除以两个句子的总字数来获得两个句子的
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cosinesimilarity
Word2Vec
sentencesimilarity
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