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我的句子非常多,问题是我无法一次将它们全部加载到内存中,特别是当我标记这些句子并将它们分成
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
我创建了一个人工语料库(包含52624个文档)。每个文档都是对象列表(其中有461个)。 所以一种
我有一个带有2列和500万行的DF,所有文字(商家的客户评论)。 <code>df.head()</code>产生: <a href="https://i.s
<a href="https://stackoverflow.com/questions/37190989/how-to-get-vocabulary-word-count-from-gensim-word2vec">1</a>和<a href="https://st
我正在使用LDA显示关键字和与每个主题相关的文档,但有两个问题:<br/> 1-阅读相关文件时不相似<br/> 2-
我有一个约有4万条记录的职位发布数据集。我使用NER字典中的约30 000个技能从描述中提取了技能。每个
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
我正在计算材料标签的相似度。每个标签中可能包含1-10个单词。我正在使用gensim word2vec查找余弦相似度
我已经用Python编写了一个函数来计算PDF页面之间的相似度,以返回最相似的页面映射。 函数获取输
在gensim中使用ldaseqmodel时,我收到运行时间警告: <blockquote> D:\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ gensim \ m
<strong>背景</strong> 在我的项目开始时,重点是比较收到的请求/问题在内容方面的不同。我训练了
Gensim的<a href="https://radimrehurek.com/gensim/models/coherencemodel.html" rel="nofollow noreferrer">Topic coherence pipeline</a>指
是否有经过预先训练的<code>Gensim</code>的{​​{3}}模型?如果没有,是否可以使用预训练的词嵌入进行逆
我正在使用python Gensim软件包构建LDA模型(<a href="https://www.machinelearningplus.com/nlp/topic-modeling-gensim-python/#:%7
我正在使用Gensim软件包(在Python中使用pyLDAvis封装)对LDA进行动态化处理。 <pre><code>vis = pyLDAvis.gensim.p
<blockquote> 我正在尝试加载google_news_vecotors.bin文件,但它提供了一个 错误。下面是我的代码,它写在nlp_ge
我正在与Gensim一起从HTML或文本中提取关键字。 我的环境是<strong> Centos 7 / Python 3.6 / Pip3 </strong>。 检查Gen
我想下载gensim Gloves-wiki-gigaword-100数据集。这是我的代码 <pre><code>import gensim.downloader as api model = api.load
我正在遵循<a href="https://medium.com/better-programming/introduction-to-gensim-calculating-text-similarity-9e8b55de342d" rel="nofol