诸如word2vec和Glove之类的分布式语义模型通过相互捕获单词的上下文出现来生成单词向量。然后，如果一
我正在使用CONLL2003数据集通过Word2vec和Glove生成单词嵌入。
word2vecmodel.wv.vocab返回的单词数与手套。字典
我是NLP的新手，我遇到了一个我根本不了解的问题：
我有一个带有gloVe矢量的文本文件。
我使用</p
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
我搜索并阅读了一些有关CBOW的文章。但是这些文章之间似乎有所不同。
据我了解：
<ul>
<li>输入
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
我尝试使用word2vec，但是我想更改两个单词之间的相似性。优选地，不是一个接一个地手动。我正在考虑
当我通过kmeans对word2vec向量进行聚类时，我将它们可视化为最接近的词。
例如：
在kmeans群集中：
<
我有几个具有以下标准布局的word2vec文本文件：
<pre><code>numWords vecSize
word1 vec1 vec2 ...
word2 vec1 vec2 ...
..
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
我的目标是在单词和文档之间找到相似之处。例如，我想查找“新”和文档之间的相似性，为简单起见
只想知道是否有2个句子-
<ol>
<li> <em> <strong>银行</strong> </em>在公众假期仍然关闭</li>
<li>不要在河边<em>
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
美好的一天。我是Python的初学者。
我使用Word2Vec模型创建了简短的机器学习代码，该模型可以分析
我正在尝试使用word2vec来检查数据集每行两列的相似性。
例如：
<pre><code>Sent1
<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
我认为案例类类型应与DataFrame匹配。但是，我很困惑<code>text</code>列的case类类型是什么？
我的下面
我需要输出<code>Dataset[Vector]</code>，但是下面的代码引发了错误。
<pre><code>def main(args: Array[String]) {
以下代码行中的表达式“ binary = True”的含义和含义：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>w2vmodel = ge
