目的：有许多语句需要组织和聚集（类似的关键字组织在一起）。
我的技术知识：最近三周学习了
我有一个训练有素的bot数据的seq到seq模型：
justphrases_X是句子列表，而justphrases_Y是对这些句子的响
我正在使用 GENSIM (word2vec) 训练词嵌入，并在 KERAS 的神经网络中使用经过训练的模型。当我有一个未知（
我正在处理 NLP 作业并加载了 Gensim 提供的 GloVe 向量：
<pre><code><?xml version="1.0" encoding="UTF-8
我在 Github 上找到了一个 <a href="https://raw.githubusercontent.com/rfordatascience/tidytuesday/master/data/2020/2020-01-21/spoti
我正在完成我自己的沙盒项目，想要尝试和实施 NLP，但结果是线性回归。作为参考，我正在使用的数据
官方 Python 实现提供了有用的 <code>get_sentence_vector()</code>，它对给定句子中的单词进行求和、归一化 (L2)
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
对于我的学士论文，我需要在同一个语料库上训练不同的词嵌入算法来对它们进行基准测试。
我正在寻
我正在使用 SentenceTransformers 库（此处：<a href="https://pypi.org/project/sentence-transformers/#pretrained-models" rel="nofo
我正在尝试使用 tensorflow <code>keras.Sequential</code> 库为文本生成拟合 LSTM 模型，其中包含预训练的嵌入。
我有一列中有氨基酸原始输入的数据。 <code>df['wordstring']</code> 列中值的最大长度为 400。正如您根
我正在尝试使用 microsoft/pubmedbert 获取临床数据的词嵌入。我有 360 万个文本行。将文本转换为 10k 行的向
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
由于我的笔记本电脑（8GB RAM）的内存限制，我正在寻找机会在像 <em>aws</em> 这样的云服务上训练我的自
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
ELMo、BERT 和 GloVe 在词表示上有什么区别？他们执行词嵌入任务的方式有何不同？哪一个更好，与其他人
我刚刚训练了一组新的词嵌入，我想在标准 NLP 基准数据集（使用像 xgboost 这样的标准分类器）上评估它
作为我的硕士项目的一部分，我试图找到一种方法来逐渐增加 Transformer 内 Q 和 K 向量之间的点积，作为
基于以下链接，我能够使用预训练词嵌入构建一个简单的 GloVe 模型：<a href="https://keras.rstudio.com/articles/ex
