所以我只是想做的就是保存Word2Vec模型。
<pre><code>import nltk
from nltk.corpus import product_reviews_1 as review
impo
我在无法下载模块的环境中工作。我需要使用计算机上的现有模块。
我可以使用<code>nltk</code>模块
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
我研究了一些词嵌入技术，例如
<ol>
<li> CBOW：从上下文到单个单词。产生的权重矩阵用作嵌入向量</li
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]
我有两个句子：
<pre><code>sent1="This work has been completed by Christopher Pan".
sent2="This job has been finish
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
我已经用gensim创建了word2vec模型，现在正在寻找一种可视化的方法。
我已经创建了一个2D图，但是
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
我有几个主题的句子列表（两个），如下所示：
<pre><code>Sentences
Trump says that it is useful to win the next pre
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
想象一下，根据某些条件，我们为国王一词拥有三个向量（vec1，vec2，vec3），我们将这三个向量称为国
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
我想根据用户输入生成LSI（潜在语义索引）关键字
我曾经使用wordnet来生成相似的单词（同义词），但是
