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

例如，如果我选择两个窗口大小，5 和 50，并训练 word2vec 模型，那么 50 是否需要更多的时间来训练？ 50

我找到了一个 <a href="https://raw.githubusercontent.com/rfordatascience/tidytuesday/master/data/2020/2020-01-21/spotify_songs.csv"

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

我正在使用 TF 2.2.0 并尝试创建 Word2Vec CNN 文本分类模型。但是无论我怎么尝试，模型或嵌入层总是存在

可以解释一下吗？我有一个属性，我总是需要了解一切。我在某处读到它是“上下文”或隐藏神经层的

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

我使用 pyspark 3.0.0 使用以下配置在 2G 数据上运行 spark word2vec。 <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>sp

对于我使用 <strong><a href="https://radimrehurek.com/gensim/models/keyedvectors.html" rel="nofollow noreferrer">gensim.models.KeyedV

我试图了解词嵌入的工作原理，并且我第一次使用 Word2Vec (Tensorflow)。具体来说，我有一个 txt 文件（'movi

我有兴趣在 Gensim word2vec 模型上放置一个回调，以在每批之后触发一些函数。根据 <a href="https://radimrehurek

docs = ['非必需消费品、医疗保健和科技是首选的中国股票行业。', “在中国振兴国内消费政策的支持下

目的：我们正在探索使用 word2vec 模型对我们的数据进行聚类。我们正在寻找适合我们需求的理想模型，

作为提问者，我是 stackoverflow 的新手。我通常在这里仔细阅读答案，直到现在通常都不必问问题。我正

我想知道我是否正确使用了词嵌入。 我将上下文词向量与静态词向量结合起来，因为： <ul> <li>

我想用 Word2Vec 检查文本的相似性。 我目前正在使用另一种逻辑： <pre><code>from fuzzywuzzy import fuzz

你好，我很难理解这一点，这是交易，我试图获得与给我项目的人相同的输出，但似乎我在做错了什么

我正在 Python 中使用这种形式的字典： <块引用> <pre><code> { 1:[(word1, word2), (word3, word4)], 2:[(word5,

我为情感分析创建了词嵌入向量。但我不确定我写的代码。如果您在创建 Word2vec 或嵌入矩阵时发现我的