我正在尝试使用此命令以Fasttext量化无监督模型。
<pre><code>model.quantize(input=train_data, qnorm=True, retrain=Tru
我使用Python 3.7，并且想在Windows上启动DeepPavlov解释器模型。<br/>
DeepPavlov已安装为<code>pip install deeppavlov</c
我正在建立一个用于快速文本中文本分类的监督模型。
要预测特定字符串的输出，我们可以在python
我们可以使用快速文本来训练监督模型
<pre><code>import fasttext
model = fasttext.train_supervised(input="cooking.t
我用fasttext创建了自己的单词向量，如下所示：
<pre><code>python3 -m spacy init-model de model --vectors-loc some_fil
我当时认为基础字典对于有监督（分类）和无监督（词嵌入）都是相同的。我想分析我使用Gensim为监督
我是深度学习的新手，我正在尝试使用<a href="https://www.cse.iitb.ac.in/%7Epb/papers/sltu-ccurl20-il-we.pdf" rel="nofollow
我有一个模型，需要使用Stanford的Glove进行一些预处理。根据我的经验，至少需要20到30秒才能通过以下代
我已经使用Gensim库训练了法语的FastText模型。
突然，这个训练有素的模型没有被加载到内存中。
我
我已经使用Fasttext训练了单词嵌入-train.unsuperwised。
有没有办法为此自动调整超参数？文档提供了针对有
在使用fastText训练监督模型之后，我尝试通过以下方法获取每个标签的指标：
<pre><code>model.test_label(
我正在尝试使用gensim包装器对FastText预训练模型进行微调，但遇到了问题。
我像这样从.bin文件成功加载
我要实现的目标是找到一个可以做到的好word_and_phrase嵌入模型：
（1）对于我感兴趣的单词和短语，它们
我要做的是获取一对单词或短语的嵌入并计算相似度。
我观察到当我在一个单词的get_sentence_vector
我正在尝试将快速文本词向量标准化到另一个范围，以便可以与其他数据组合。
我首先像这样访问
我有一个预训练的嵌入文件，该文件已量化为.ftz格式。我需要它来查找单词，找到最近的邻居。但是我
对于单词列表，我想获取它们的快速文本向量并将其保存为相同的“ word2vec” .txt格式（txt格式的word + sp
我的目标是在单词和文档之间找到相似之处。例如，我想查找“新”和文档之间的相似性，为简单起见
Fasttext可以轻松处理OOV，即可以假设<code>emb = fasttext_model(raw_input)</code>始终成立。但是，我不确定如何将
如果您能帮助我了解一些有关Spacy的基本概念，那对我真的很有帮助。
我了解一些spacy模型具有一
