gensim

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私はそれらのテキストファイルを読み込み、それらにラベルを付ける2つのディレクトリがありますが、TaggedDocument経由でこれを行う方法がわかりません、TaggedDocument（[Strings]、[Labels]）として機能すると思っていましたが、明らかに仕事をしている。これは私のコードです： from gensim import models from gensim.models.

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word2vecモデルは単語の代わりに文字列で構成されています

私は、文字区切り文字として「スペース」を持つペルシャ語のGensimによってword2vecモデルを作成しようとしています。私が遭遇する問題は、テキストファイルを入力として与え、単語の代わりにそれぞれの文字だけで構成されるモデルを返します。それは私のために動作しませんし、私はそれがないように、それは文の単語の順序を考慮していないと思います Python Gensim word2vec vocabu

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word2vecが文末をどう扱うか

訓練をすると、文末にある単語に対処するためにword2vecは何をしますか？最後の文の最後に、である中心単語の文脈語として、別の文頭に正確な単語を使用しますか？

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condonsでpythonバージョンを更新した後のGensimエラー

私は最近conda環境をpython = 3.4からpython 3.6に更新しました。環境は、完全に動作したgensimを使用してプロジェクト用に作成されています。この更新した後、ライブラリを使用することなど、複数のエラーを生成します。 TypeError: object of type 'itertools.chain' has no len() または AssertionError: d

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モデルのためのGensim Doc2Vec巨大なファイルを生成する

gensimパッケージからdoc2vecライブラリを実行しようとしています。 model.estimate_memory() しかし、それは何も変更しませんでした：私の問題は、私はこの行を使用してみました（2.5 GB）私はトレーニングし、モデルを保存していたときにモデルファイルがかなり大きいことです。また、スペースを減らすためにmax_vocab_sizeを変更しようとしました。しかし運がな

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gensim LDAを使用してドキュメントの完全なトピック配布を取得するにはどうすればよいですか？

私は、このような dictionary = corpora.Dictionary(data) corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in data] num_cores = multiprocessing.cpu_count() num_topics = 50 lda = LdaMulticore(corpus, num_topics=num_

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gensim.interfaces.TransformedCorpus - どのように使いますか？

私はLatent Dirichlet Allocationの世界では比較的新しいです。私はWikipediaのチュートリアルの後でLDAモデルを生成することができます。私は独自のドキュメントを使ってLDAモデルを生成することができます。今、私のステップは、未知のドキュメントを分類するためにprevius生成モデルを使用する方法を理解しようとしています。私は id2word =gensim.c

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Ubuntuにgensimをインストールする際の問題

自分のUbuntuにgensimをPythonでインストールしようとしています。私はeasy_installで試しましたが、エラーが発生しました。誰かが間違っていることを特定するのに役立つでしょうか？ easy_installを easy_install -U gensim Running scipy-0.19.1/setup.py -q bdist_egg --dist-dir /tmp/e

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Doc2Vec.scale_vocab（...）['memory'] ['vocab']を700で割って語彙サイズを取得するのはなぜですか？

https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/blob/master/docs/notebooks/doc2vec-wikipedia.ipynbでDoc2Vecウィキペディアのチュートリアルから for num in range(0, 20): print('min_count: {}, size of vocab: '.format(num)

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Gensim：KeyError： "単語が語彙でない"

私はPythonのGensimライブラリを使って訓練されたWord2vecモデルを持っています。私は以下のようにトークン化されたリストを持っています。単語のサイズは34ですが、私はちょうど34のうちのいくつか与えている： b = ['let', 'know', 'buy', 'someth', 'featur', 'mashabl', 'might', 'earn', 'affil