我正在从事实体相似性项目。在此方面，word2vec gensim模型中的<code>most_similar</code>工作正常。但是，我也
我想导入“genism”库。我以前通过在命令提示符下键入以下内容成功安装了它：
<pre><code>pip install gens
我想使用“gensim”库在 Python 中训练 Fasttext 模型。首先，我应该将每个句子标记为单词，从而将每个句
我正在使用 GENSIM (word2vec) 训练词嵌入，并在 KERAS 的神经网络中使用经过训练的模型。当我有一个未知（
我正在处理 NLP 作业并加载了 Gensim 提供的 GloVe 向量：
<pre><code><?xml version="1.0" encoding="UTF-8
我想通过以下方式训练一个 Fasttext 模型：
<pre><code>corpus_file = datapath('file.cor')
model = FastText(size=e
我正在使用以下方法加载模型：
<pre><code>model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors
官方 Python 实现提供了有用的 <code>get_sentence_vector()</code>，它对给定句子中的单词进行求和、归一化 (L2)
我正在尝试使用 gensim 中的 word2vec 函数加载 wiki.ar.vec 阿拉伯语词嵌入文件。
下面是用于加载嵌入
在为潜在 Dirchlet 分配模型（gensim 库）准备数据集时，我删除了所有常见的停用词，进行了标记化、词形
我想试试这个模型 doc_to_vec 作为我的实验
<a href="http://tutorialspoint.com/gensim/gensim_doc2vec_model.htm" rel="no
我想在神经网络 (Tensorflow) 中使用 Gensim（word2vec 模型）训练的向量。为此，我可以使用两种权重。第一
有人可以向我解释一下参数阈值在 Gensim 的 Phrase 模型中的作用吗？以及在训练包含大量数据的数据集时
我想使用“gensim”训练一个 Word2Vec 模型。我想确定初始评级率。但是，据说“alpha”和“start_alpha”参数
我有一个 Wiki Dump 作为 xml.bz2 文件，并希望将其转换为 txt 以便稍后使用 BERT 进行处理。目标是让每个单
我有大约 82 个 gzipped 文件（每个大约 180MB，总共 14GB），其中每个文件都包含换行分隔的句子。我正在
对于我使用 <strong><a href="https://radimrehurek.com/gensim/models/keyedvectors.html" rel="nofollow noreferrer">gensim.models.KeyedV
我正在尝试手动实现 Gensim 的 <code>most_similar</code> 函数，但计算查询词与其他一个词之间的相似度（避免
我正在使用 Gensim 的 Phraser 模型在一些评论中查找二元组，以便稍后在 LDA 主题建模场景中使用。我的问
我有一个函数可以从 <code>GloVe.txt</code> 中提取预训练的嵌入并将它们加载为 <code>Kears Embedding Layer</code>
