错误看起来像这样，
<em><strong>InvalidArgumentError</strong></em>：indices[14,1] = -34 不在 [0, 6505)
[[节点模型_1
我有一个数据框 <code>data1</code>，其中包含与 ID 匹配的清理文本字符串
<pre><code> # A tibble: 2,000 x 2
Gensim Word2Vec 模型有一个很好的方法，它可以让您在给定正面词和负面词列表的情况下找到模型词汇表中
我已经使用 Gensim 3.8.0 训练了一个 Word2Vec 模型。后来我尝试在 GCP 上使用使用 Gensim 4.0.o 的预训练模型。
在每次搜索请求期间都会使用此功能并需要 2 秒的时间：
<pre><code>def get_model(config:dict):
return gensim.
我对整个情感分析 Cnn 还很陌生。所以我一直在查看 github 代码只是为了更好地理解。我找到了一个在线
假设我有两个本体（如下所示）并且我想将这些元素映射在一起（每个项目对一对一的最佳匹配。）连
要使用 WMD，我们需要一些词嵌入。在此示例中，使用了由 Gensim '<strong>word2vec-google-news-300</strong>' 提供的
在通过处理语料库（文本文件 A）创建 gensim 模型后，我试图找到相关词。接下来，我想传递我自己的单
我被要求为一系列单词创建三维向量嵌入。尽管我了解嵌入是什么并且 <code>word2vec</code> 将能够创建向量
我想知道将我从不同算法（如 word2vec、GLOVE 或 BERT）生成的不同嵌入组合以生成最终嵌入的最佳方法。
我正在尝试执行一个简单的任务，该任务需要在将特定向量加载到 gensim 的 Word2Vec 后进行迭代和交互。</
如何为 gensim Word2Vec 打印模型词汇表中的单词数？
<pre><code>import gensim
model = gensim.models.KeyedVectors.load_wo
我正在构建一个 CNN-BILSTM 模型。我有一个用 Word2Vec 训练的词向量矩阵。然后，在模型中，
我将词向量矩
当尝试使用 <code>pip install</code> 在 anaconda 提示符下安装 word2vec 时，
我正在尝试在 <code>pip 21.0.1(python 3.8)<
我有一个 NLP 项目，其中一组单词当前由 <code>w2v</code> 编码，以与其他单词集合进行比较。我想尝试 <code
我对 Word2Vec 完全陌生。我想在我的数据中找到词对之间的余弦相似度。我的代码如下：
<pre><code>import
我注意到我的 gensim Doc2Vec (DBOW) 模型对文档标签很敏感。我的理解是这些标签是装饰性的，因此它们不应
我有一些无监督数据（100.000 个文件），每个文件都有一个包含一个句子的段落。预处理出错并删除了所
我运行以下代码，只是想知道为什么与“曝光”最相似的前 3 个词不包括“收费”和“借出”？
<pre><
