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
我有一个模型，需要使用Stanford的Glove进行一些预处理。根据我的经验，至少需要20到30秒才能通过以下代
我想定义一个新单词，其中包括来自两个（或更多）不同单词的计数值。例如：
<pre><code>Words Frequency
我正在尝试在训练有素的word2vec模型中检索单词的数组/向量。在SpaCy中，可以通过model.vocab.get_vector（“ w
我正在尝试在Tensorflow 2.3中实现skip-gram模型
可以请人确认我的实现是否良好，或者模型是否存在缺陷？</
在为CBOW构建训练数据时，<a href="https://arxiv.org/abs/1301.3781" rel="nofollow noreferrer">Mikolov et al.</a>建议使用上
我想以一种增强的方式来训练以前训练过的word2vec模型，如果在先前的训练过程中已经看到过该单词，则
我想比较不同句子中提到的同一单词之间的差异，例如“旅行”。
我想做的是：
<ul>
<li>以纯文本形
我正在看一些CBOW Python实现。
该代码的所有者使用了来自text_process lib的名为“ line_processing”的函数。
我有一个句子和该句子的相应平均向量。数据集如下所示：
<pre><code>response</code></pre>
我大约有10万
我有一个用 Python 构建的推荐 Word2vec 模型。我可以使用 wv.most_similar() 检查每个产品的顶级相似度。但我
我正在尝试构建模型Text2Image2Text。<br/>
有<em> <strong>可逆方法</strong> </em>可以接受文本并生成特征表示吗
假设我有四个向量（v1，v2，v3，v4），我想创建一个新向量（vec_new），该向量与这四个向量中的任何一
我要实现的目标是找到一个可以做到的好word_and_phrase嵌入模型：
（1）对于我感兴趣的单词和短语，它们
如何用新单词训练Google的预训练模型Word2Vec模型（googlenews-negative 300）？我有一个新的医学术语集，但是
我有一个从项目-项目图构建的“语料库”，这意味着每个句子都是一个图行走路径，每个单词都是一个
我已经在python h2o软件包中训练了word2vec模型。
我有一种简单的方法可以保存word2vec模型并稍后将其加载
我需要连接单词<code>4G</code>和<code>mobile phones</code>或<code>Internet</code>以便将有关技术的句子聚集在一起。
我需要找到单词<code>4G</code>，5G和<code>mobile phones</code>或<code>Internet</code>之间的关系，以便将有关技术的
