我有一些预训练的 Word2vec 模型，我需要在 Python 和 R 中加载它们。它们位于 txt.gz 扩展名中。我通过 7-zip
我有一个查找对象，特别是来自 <code>gensim.models.keyedvectors.Word2VecKeyedVectors</code> 的预训练 word2vec 模型。
我想按值对我的 <code>dict</code> 进行排序，但是如果我应用此代码它不起作用（它只打印我的 <code>key-value
我想分析大量数据并对其进行分类。
数据被标记为文本信息。
对于这个操作，我需要一个矢量化器。</p
我正在使用 Gensim 来构建 W2V 模型，但我没有找到在 Gensim 中为未知词或填充部分添加向量的方法，我必
我有一个从 <a href="https://github.com/plasticityai/magnitude" rel="nofollow noreferrer">magnitude</a> 模型返回 most_similar_app
我正在尝试在 gensim 中加载一个预训练的手套作为 word2vec 模型。我已经从 <a href="https://nlp.stanford.edu/projec
最近我看到了skip-gram word2vec 技术。我想知道这个方法可以应用于时序数据的预测吗？例如，我有输入：<
我已经使用 TensorFlow 教程在我的语料库中实现了 word2vec：<a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/text/word2vec#ne
我有一个包含字符串的列的数据框，我需要使用 Word2Vec 模型在新列中为该单词添加同义词。
所以
在 Gensim <a href="https://radimrehurek.com/gensim/models/keyedvectors.html" rel="nofollow noreferrer">documentation</a> 中，它指出
我在大约 500,000 个单词的字典中创建了所有单词的表示。该表示是使用包 <em>pyspark.mllib.feature.Word2Vec</em>
我正在尝试查找与两个不同单词相似的单词。我知道我可以用 FastText 找到最相似的词，但我想知道是否
我有 2 个输入和 4 个输出。我想使用 time2vec 来预测输出。我使用了 <a href="https://towardsdatascience.com/time2vec
我有两个嵌入空间，我正在对其应用翻译矩阵，以便从嵌入空间 V_i 转换到嵌入空间 V_j。
<pre><code>sour
<pre><code>PAD = 0
UNK = 1
START = 2
END = 3
def make_vocab(wc, vocab_size):
word2id, id2word = {}, {}
word2id['<pad>'
我想开发一个人类记忆实验，我需要在其中操纵概念特征的语义距离。我想获取同一个对象的近距和远
以下命令会将 word2vec 格式的文件加载到 KeyedVectors 对象中：
<pre><code>w2v_model = KeyedVectors.load_word2vec_form
我有一个短文本（约 5000 个句子）的语料库，它形成了一个约 2000 个单词的词汇表。我用 Gensim 构建了一
我一直在阅读不同的 NLP 模型，如 word2vec 和 GloVe，以及如何将它们并行化，因为它们大多只是点积。但
