我正在尝试构建一个使用Python的gensim库（版本3.8.3）的Docker应用程序，该库是通过pip从requirements.txt文件
我有两个清单。一个包含文档的列表命名另一个列表也包含文档名称。如何在一个列表中找到文档名称
我正在尝试为List2中包含的LOINC Longname创建一个自定义word2vec。但是，当我试图与列表中存在的“放电摘
我正在尝试以从<a href="https://wikipedia2vec.github.io/wikipedia2vec/pretrained/" rel="nofollow noreferrer">here</a>提取的pkl
我有以下代码：
<pre><code>from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec.load('model2')
X = model[model.wv.vocab]
所以我有多个文本文件（大约40个）。每个文件约有2000篇文章（每篇平均500字）。每个文档在文本文件
我以前使用<code>text2vec</code>库在R中创建了GloVE向量。
是否有任何简单的方法可以导出这些代码以供
我根据gensim文档训练了LDA模型，并试图从每个文档中获取主要主题。这需要永远。如何加快速度？
<pr
希望您能提供帮助。我正在使用python和Flask创建一个网络应用。我的Web应用程序将要做的一件事是提供智
我正在使用Gensim库的Word2vec模块来训练单词嵌入，数据集是400k句子和100k唯一单词（不是英语）
我
使用Gensim软件包，我在要使用的语料库上训练了word2vec模型，如下所示：
<pre><code>$match</code></pre>
使
我正在使用gensim的doc2vec来训练文档嵌入，现在在训练后，即使当我给infer_Vector函数一些随机单词时，它
我正在使用gensim包在Python中进行主题建模。我想使用eta参数播出特定单词的先验概率。我不确定单词w的
我正在进行需要直接操纵和嵌入一键向量的研究，并且正在尝试使用gensim来为此加载预训练的word2vec模型
我正在测试以相同的整体词汇量喂养gensim的Word2Vec不同的句子，以查看某些句子是否比其他句子携带“更
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
我已经使用大小为512的Gensim软件包训练了一个名为<code>word_vectors</code>的word2vec模型。
<pre><code>fname = ge
所以，我在json文件中有一个训练数据。现在，我正在尝试在其上使用单词Embedding（Word2Vec）。但是，我
问题是我有1000份文档，并且通过了所有文档以进行Gensim模型的训练，并且成功地将模型训练并保存为.mod
从gensim更新模型时遇到了一些麻烦。我使用以下命令创建模型。
<code>model = gensim.models.Word2Vec(sentenc
