파이썬 word2vec 예제

Gensim을 설치하기 전에 C 컴파일러가 있는지 확인하고 최적화 된 word2vec 루틴을 사용하십시오 (일반 NumPy 구현에 비해 70 배 빠른 속도, https://rare-technologies.com/parallelizing-word2vec-in-python/). 처음부터 젠심의 word2vec은 일련의 문장을 입력으로 기대합니다. 각 문장 단어 (utf8 문자열)의 목록 : (평소와 같이) 훌륭한 튜토리얼 주셔서 감사합니다. doc2vec 및/또는 Fasttext를 사용하여 전체 문서에 대한 단어 포함에 대한 게시물을 작성하시겠습니까? 나는 문서 (~ 500 단어)를 나타내는 미리 훈련 된 단어 포함을 사용하는 데 특히 관심이 있습니다. 이를 통해 거대한 코퍼스를 활용할 수 있습니다. 그러나 간단한 평균화는 분류 작업에서 클래식 BOW보다 양호하거나 더 나쁘다는 것은 잘 알려져 있습니다. 분명히 당신은 첫 번째 PCA 변환 word2vec 사전에 의해 더 잘 할 수 (종이 “일반 텍스트 표현을위한 단어 포함의 방어”), 하지만 지금까지 나는 그 트릭을 사용하여 다른 사람을 본 적이 없어 … 위키백과는 한 가지 예입니다. 위키백과를 일반 텍스트로 자동 전처리하기 위한 스크립트를 찾을 수 있습니다: https://github.com/piskvorky/sim-shootout 내 자신의 코퍼스를 위의 장갑 포함과 결합하려고 합니다. 나는 알려진 포함에 대한 GloVe 6b를 활용한 다음 Vocab 토큰 에서 내 자신의 `확장`또는 훈련을 할 수있는 솔루션 / 예제를 찾지 못했습니다 (이들은 비 언어 단어 또는 기계가 생성되는 경향이 있음). 튜토리얼 주셔서 감사합니다. 나는 word2vec에 매우 새로운 그래서 크게 여기에 도움을 주셔서 감사합니다. 입력 텍스트에서 중지 단어를 제거해야 하나요? 왜냐하면 `의`, `언제`와 같은 단어를 볼 수 있기 때문입니다.

내가 할 때 `model.most_similar (`일부 단어`)..? 잠재 의미 분석과 영어 위키 백과에서 유사한 기사를 찾기 전에와 마찬가지로, 여기에 지금까지 읽을 수 있었다 사람들을위한 보너스 웹 응용 프로그램입니다. 그것은 약 1,000 억 단어에, 구글 뉴스 데이터 셋에 구글에 의해 훈련 된 word2vec 모델을 사용 : 이 좋은 튜토리얼 주셔서 감사합니다. 포함 변환이라는 단어를 되돌릴 수있는 방법이 있습니까? 내장된 매트릭스 `X = model[model.wv.vocab]`을 자동 엔코더 모델에 공급하고 있습니다. 나는 또한 그 결과로 매트릭스를 얻을 것이다. 입력을 출력 결과와 비교할 수 있도록 역 word2vec 변환을 적용하여 해당 행렬을 해석하고 싶습니다. 어떤 아이디어 ? Word2Vec 모델에는 위키백과 전체와 같은 많은 텍스트가 필요합니다. 그럼에도 불구하고, 우리는 텍스트의 작은 메모리 의 예를 사용하여 원칙을 보여 줄 것이다. “제안된” 구는 파이썬의 기본 제공 이등분 모듈반환에서 bisect_left(all_model_phrases_alphabets_sorted, 접두사_you_typed_so_far)에서 시작하는 10개의 구문입니다. 이봐, 난 당신이 젠심에있는 버전이 “파이썬에서 word2vec를 최적화”한 후 얻은 것과 동일한지 알고 싶었습니다. Google 뉴스 벡터 (word2vec 의 페이지에 있음)의 사전 학습 된 모델을 사용하고 model.accuracy (`file_questions`)를 실행하지만 정말 느리게 실행됩니다 … 그냥이 정상인지 알고 싶어 또는 나는 겐심의 버전을 u를 가속화하기 위해 몇 가지 일을해야.. 사전에 좋은 작품 감사합니다! 당신의 위대한 작품을 주셔서 감사합니다.

나는 당신의 최신 패키지를 다운로드하고 word2vec 코드를 통해 읽습니다. 나는 라인 255-260에서, 당신은 동시에 model.syn1neg [word_indices] 또는 l2b (l1 사용) 및 l1 (l2b 사용)을 업데이트하는 것을 보았다. 나는 라인 255에 딥 카피를 추가 할 필요가 있다고 생각합니다!!! 맞습니까??? 다시 당신을 귀찮게 죄송합니다, 여기에 내가 할 하려고 할 때 방법의 두 종류가 있습니다 : 내가 젠심을 사용하는 방법 : 모델 = Word2Vec.load_word2vec_format (`vectors_200.bin`, 바이너리 = 트루) #Chinese 단어1 = u`u`u`a`word2 =u`u`a`word3=u`a`ém` 파일 C: Anaconda3libsite-packagesgensimmodelsword2vec.py”, 줄 312, __init__ self.build_vocab (문장) 나는 word2vec와 GloVe 의 차이점에 대한 세부 사항을 여기에 들어가지 않을 것이지만, 일반적으로 NLP 실무자들은 현재 GloVe를 선호하는 것 같습니다. 결과에.

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