gensim

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    TaggedDocument과 LabeledSentence이 gensim 인 방식의 차이점을 이해하는 데 도움을주십시오. 궁극적 인 목표는 Doc2Vec 모델과 모든 분류 기준을 사용하는 텍스트 분류입니다. 나는 이것을 따라 가고있다 blog! class MyLabeledSentences(object): def __init__(self, dirnam

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    내가 gensim 라이브러리에서 Doc2Vec 모델을 학습하고 다음과 같이 사용하고 : class MyTaggedDocument(object): def __init__(self, dirname): self.dirname = dirname def __iter__(self): for fname in os.listdir(

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    아주 기본적인 문제 일 수 있습니다. 그러나 2 시간이 지나면이 문제에 봉착했습니다. 나는 코드의 라인 아래 실행하려고 : from gensim.models.phrases import Phrases , Phraser 하지만 난 오류가 점점 오전 : 우리는 이런 종류의 오류를 얻을 알고 가에 관해서는 'Phraser'을 이름을 가져올 수 없습니다 Phra

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    내 doc2vec pretrained 모델을 읽으려고 해요 : from gensim.models import Doc2Vec model = Doc2Vec.load('/path/to/pretrained/model') 그러나, 오류가 프로세스를 읽는 동안 나타납니다. 아무도이 문제를 어떻게 해결할 것을 제안 할 수 있습니까? 여기에 오류가 있습니다 : At

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    저는 파이썬에서 word2vec 모델을 사용하기 위해 첫 번째 앱을 작성하고 있습니다. 여기 내 간단한 코드 import gensim, logging import sys import warnings from gensim.models import Word2Vec logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(level

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    신경망에 대한 입력으로 gensim word2vec를 사용하고 싶습니다. 나는 2 개의 질문이있다 : 1) gensim.models.Word2Vec는 크기 매개 변수로 얻는다. 이 매개 변수는 어떻게 사용됩니까? 그리고 무엇의 크기? 2) 일단 gensim word2vec의 출력은 무엇입니까? 내가 볼 수 있듯이 이것은 확률 값이 아닙니다 (0과 1 사이가

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    저는 word2vec와 GloVe 모델에 대해 파이썬으로 배우므로 여기를 통해 here을 사용할 것입니다. 내가 Idle3 단계로이 코드 단계 컴파일 후 : >>>from gensim.models import word2vec >>>import logging >>>logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelna

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    파이썬에서 gensim (pip를 통해)을 설치했습니다. C : 설치가 나는 다음과 같은 경고 수를 초과 한 후 \ Python27 \ lib 디렉토리의 \ 사이트 - 패키지 \ gensim \ utils.py : 855 : UserWarning : 윈도우를 감지; 어떻게이 문제를 해결할 수 있습니다 앨리어싱 chunkize이 warnings.warn을 c

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    나는 약 Word2Vec 및 장갑 내가 GENSIM 사용할 수 here를 시작하는이를 통해 갈거야, 그래서 파이썬에서 모델을 배우고 있습니다. 내가 Idle3 단계로이 코드 단계를 컴파일 한 후 :이를 해결하려면 어떻게 2017-01-17 10:34:26,054 : INFO : loading projection weights from vectors.bin

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    나는 Gensim Support 포럼에서도 Google에 대한 연구를했지만 좋은 답변을 찾을 수 없습니다. 기본적으로, 내 샘플 코드에서 봐 주시기 바랍니다 내가 Gensim를 사용 Doc2Vec을위한 온라인 학습을 구현하고 있지만, Gensim 나에게 분할 "라는 임의의 오류를 던지는 유지 다음 from gensim.models import Doc2Vec