我看到了 <code>gensim</code> 文档，但我遇到了以下问题：
-一旦我得到一个 <code>mXj</code> 相似度矩阵
我已经使用 <code>gensim</code> <code>word2vec</code> 模型从 Pandas 数据框中转换了我的单词并完成了嵌入。
我正在尝试在 Google Colab 中使用预训练的 word2vec。以前我将模型下载到我的 C:/，然后上传到我的 Google Dri
我使用 gensim 计算给定笔记中单词的频率。
应用以下代码后：
<pre><code>from gensim import corpora
dictio
<strong>这是我的代码，下面是我的错误，但我不知道为什么会发生这种情况。请分享您的想法：我在这里
我已经使用 gensim.utils.simple_preprocess(str(sentence) 创建了一个我想用于主题建模的单词字典。但是，这也过
我估计了许多具有不同主题编号但基于相同语料库的 LDA 模型。总共有17个模型，主题数从10个开始，一
我正在尝试使用 Fasttext 提取僧伽罗语中的变形/相似词。
但是 FastText 需要 1 秒来处理 2.64 个单词。如何
假设我有一个短句语料库，其词数范围从 1 到 500 左右，平均词数约为 9。如果我使用 window=5（这是默认
我正在尝试使用 gensim 使用槌模型。当我尝试使用以下代码时，出现错误。请帮我解决这个问题。
<pre
我正在尝试将 Gensim 用于软余弦相似度。我确实使用 <code>pip install gensim</code> 安装了 gensim。另外，我已
我正在尝试制作自己的 Fasttext 嵌入，因此我访问了 Gensim 官方文档和具有精确 <code>4.0</code> 版本的 <a href
据我所知，skip-gram 模型的输出必须与许多训练标签进行比较（取决于窗口大小）
我的问题是：skip-
我在 <code>gensim</code> 中针对属于几类的文档训练了一个 doc2vec (PV-DM) 模型。由于实际原因，我在非语言环
我已经为英语新闻推荐系统训练了一个 gensim doc2vec 模型。该模型使用 40K 新闻数据进行训练。我正在使
我是 nlp 的初学者，我第一次使用 gensim。
我注意到一些文本返回一个空白摘要。例如：
<pre><code>from g
我正在尝试构建 Word2vec 模型，但是当我尝试为标记重塑向量时，出现此错误。有什么想法吗？
<pre><co
我刚刚用不同的顺序测试了相同的文档集，令人惊讶的是，我发现文档中的ngrams略有不同。这是对还是
错误图像1：<br/>
<a href="https://i.stack.imgur.com/pnKVb.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/pnKVb.p
我正在尝试导入 gensim。
但是我遇到了这个错误。
<pre><code>ImportError: cannot import name 'has_pattern&
