我正在执行一项任务，其中在不同时间段内拥有不同版本的词嵌入会很好，例如2013 年、2014 年、2015 年
<pre><code>import gensim
import gensim.downloader as api
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.scripts.glove2word2vec import glove2
我不确定如何将我的 <code>SVM model</code> 与 <code>Word2vec</code> 训练数据集相匹配？我应该在下面的代码中输
这是一个概念/算法问题 - 关于如何将分层词结构移动到 Word2Vec
我（幸运的是）有一个结构良好的
我收集了一些来自不同用户的网站产品评论，我试图通过使用用户使用的词的嵌入来找到产品之间的相
我是 gensim word2vec 的初学者，在准备用于训练模型的文本时遇到内存错误。我正在使用 Python 3.8.8。我在 1
我将在 Keras 模型中使用预训练的词嵌入。我的矩阵权重存储在 ;matrix.w2v.wv.vectors.npy;它的形状为 (150854, 10
在终端中运行以下命令后：
<pre><code>import pickle
f=open('deepwalk_node_vectors_rand_3.pkl','rb')
unpac
我想从头开始训练我的词嵌入，我使用 gensim.models.word2vec 作为我的模型。
我的语料库太大了，我不能一
我从事一个项目，在该项目中我使用 Google 视觉检测图像中的对象。 API 返回标签列表。所以我有多个词
我正在使用 NLP 进行实验。我使用 Word2vec 来获得输入文本的分布式向量表示，然后将这些表示提供给不
我正在开发一个脚本，该脚本从 MySQL 数据库中提取 3 个单词并搜索不同的单词。我已经搜索过信息，但
我正在尝试生成使用自定义 Gensim Word2Vec 嵌入的文本。我正在尝试适应它而不是 GloVe 嵌入。
代码：
我正在使用 seq2seq 模型生成文本，其中使用了 GloVe 嵌入。我想在此代码中使用嵌入的自定义 Word2Vec（CBOW
我正在使用 tf-idf 模型和 word2vec 模型来分析我的数据集。我想从任何情绪分析数据集制作一个词云。如
我正在使用 Gensim 构建一个包含 1000 个文档的 Doc2Vec 模型。
每个文档由多个句子组成，其中包含多个单
如何从词嵌入中计算给定 5 个词的质心，然后从该质心中找到最相似的词。 （在gensim中）
我有一个如下所示的数据框：
<pre><code>df = pd.DataFrame({'Body_Q': [['p', 'starting', 'work&
我正在努力改进 SVM 分类器的性能。它基于四个功能工作。
根据我的数据，我认为将词嵌入用于项目标
我有一个经过训练的 word2vec 模型，我需要用更多数据进一步训练。我也想使用在为新模型训练模型时使
