gensim

Windows下安装python版的Word2Vec工具包gensim教程（基于Anaconda）

安装步骤：1、Win+R打开命令行窗口2、使用cd命令将当前目录切换到Anaconda文件夹3、输入下列命令：pipinstallgensim命令运行之后出现安装成功的界面如图：
nana-li·2020-08-21 21:23

Gensim官方教程翻译（三）——主题与转换（Topics and Transformations）

为了我自己学习方便，翻译了gensim的官方教程。如有错误，请指正。
在路上吗·2020-08-21 21:50

Gensim官方教程翻译（一）——快速入门

为了方便自己学习，翻译了官方的教程，原文：http://radimrehurek.com/gensim/tutorial.html。本教程按照一系列的实例组织，用以突出gensim的各种特征。
在路上吗·2020-08-21 21:50

Python 第三方库 cp27、cp35 等文件名的含义

如对于gensim-0.12.4-cp27-none-win_amd64.whl文件名而言，将其文件名拆分的话，含义分别是：0.12.4-packageversion,theymaybeusingsemanticversioningcp27
Inside_Zhang·2020-08-21 19:52

LDA模型中文文本主题提取丨可视化工具pyLDAvis的使用

主题模型LDA的实现及其可视化pyLDAvis1.无监督提取文档主题——LDA模型1.1准备工作1.2调用api实现模型2.LDA的可视化交互分析——pyLDAvis2.1安装pyLDAvis2.2结合gensim
Seepen_L·2020-08-21 10:52

自然语言处理-Gensim构造词向量（简单版）

文章目录自然语言处理-Gensim构造词向量（简单版）1.导入模型2.两句话3.切分4.建立模型min_count:Size:5.测试两个词的相似程度自然语言处理-Gensim构造词向量（简单版）1.导入模型
清风冷吟·2020-08-21 06:57

机器学习20-词向量（Word2Vec）技术

使用gensim工具包，利用20类新闻文本（20newsgroups）进行词向量训练；并且通过抽样几个词汇，查验Word2Vec技术是否可以在不借助任何语言学知识的前提下，寻找到相似的其他词汇。
李国菁·2020-08-21 05:09

word2vec.Word2Vec 学习之【gensim函数库的Word2Vec的参数说明】

https://radimrehurek.com/gensim/models/deprecated/word2vec.html用gensim函数库训练Word2Vec模型有很多配置参数，以下是对gensim
sureme88·2020-08-21 03:04

Gensim word2vec

Usage:useofficialword2vecTestGensimWord2Vec_Model_pc.py'Word60.model'useChinesew2vfromWXuseChinesew2vfrombaikeuseown-trainingfromwiki
ruxming·2020-08-20 18:54

CSIC2010学习Word2vec表示及可视化

sudoapt-getinstallliblapack-dev2、sudoapt-getinstallgfortran3、sudoapt-getinstallpython-pandas4、sudopipinstall--upgradegensim5
学为好人·2020-08-20 09:32

gensim训练word2vec并使用PCA实现二维可视化

本文作者：合肥工业大学管理学院钱洋email：[email protected]。以下内容是个人的论文阅读笔记，内容可能有不到之处，欢迎交流。未经本人允许禁止转载原始论文在WordEmbeddings的原始论文中，其中有一块可视化使用的是PCA展示数据。如下图所示：原始论文为：MikolovT,SutskeverI,ChenK,etal.Distributedrepresentationsofwo
HFUT_qianyang·2020-08-20 07:50

深度有趣 | 13 词向量的训练

简介使用TensorFlow实现中文词向量的训练，并完成一些简单的语义任务回顾在全栈课程中介绍过如何使用gensim训练中文词向量，即词嵌入（WordEmbedding）study.163.com/course
weixin_33824363·2020-08-20 07:21

利用TSNE将word2vec词向量降维并显示

importnumpyasnpfromsklearn.manifoldimportTSNEimportmatplotlib.pyplotaspltimportgensimimportmatplotlibasmpl
xyx_HFUT·2020-08-20 05:05

TypeError: doc2bow expects an array of unicode tokens on input, not a single string

使用Gensim包下的corpora构造词典，报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\BaiduNetdiskDownload\sample.py",line38
cg_Amaz1ng·2020-08-20 05:45

gensim中word2vec训练向量

当我们训练神经网络时，输入数据有时是训练好的词向量，有时是字向量，我们自己训练训练向量时，可以借用gensim中的word2vec，下面的代码可以同时实现词向量、字向量的训练fromgensim.modelsimportWord2Vecimportosimportjiebadefh1
飞翔的绵羊·2020-08-20 04:31

把训练好的词向量模型可视化

fromgensim.modelsimportWord2Vecfromrandomimportsamplefrompylabimportmplmodel=Word2Vec.lo
黎偉·2020-08-19 21:37

Python数据分析工具介绍

常见的库有Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Learn、Keras和GensimNumpy：提供数组支持，以及相应的高效处理函数Scipy：提供矩阵支持，以及矩阵相关的数值计算模块
zhongweidu3·2020-08-19 06:30

中文文本情感分析（word2vec)

gensim做word2vec文本处理，sklearn.svm做建模fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromgensim.models.word2vecimportWord2Vecimportnumpyasnpimportpandasaspdimportjiebafromsklearn.externalsimportjoblibf
勤奋的郑先生·2020-08-19 05:04

文本分类任务的基础实现（五）——机器学习部分——特征提取_Doc2vec特征+hash特征原理介绍

【写的不好，理解的不透彻，理解深刻了回来再补充，去吃公司下午茶了，嘻嘻嘻】Doc2vec特征&hash特征1.Doc2Vec将原始数据数字化为doc2vec特征fromgensim.models.doc2vecimportDoc2Vec
堂姐在这儿。·2020-08-19 05:03

用NLTK对英文语料做预处理，用gensim计算相似度

“这篇是研一自己摸索的代码，当时就有点过时，但还是具有一定的参考价值。仅作记录，意义不大。”——题记来自这里提示性信息很赞参考52nlp（三）（二）（一）对所有语料进行分词（tokenizing）和词干化（stemming）利用tf-idf将语料库转换为向量空间（vectorspace）计算每个文档间的余弦距离（cosinedistance）用以测量相似度利用k-means算法进行文档聚类利用多维
涵星同学·2020-08-19 03:09

奇异值分解(SVD)应用简介

用过的开源工具包是gensim，使用比较简单。我在对短文本相似
linluyisb·2020-08-19 02:56

gensim快速使用简介

corpusraw_corpus=["Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications","Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime","TheEPSuserinterfacemanagementsystem","Systemandhumansystemengineeringtestingo
Kevin_1992·2020-08-19 02:21

用主题建模识别文本模式

这里的gensim库很重要，我是在Anaconda3下安装的，具体步骤如下：Settings–>ProjectInterpreter–>点击右侧的”+”即可#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuOct1216
Lanbocsdn·2020-08-19 01:27

python机器学习---用贝叶斯算法实现垃圾邮件分类预测

importnumpyfromosimportlistdirimportjiebaimportoperatorfromgensimimportcorpora,models,similaritiesfromnumpyimport
yyq675886993·2020-08-19 00:14

Python3实现计算文本相似度（查重机制）

使用Python3中jieba包进行分词，整理为指定格式，gensim库将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量，再通过models中的tf-idf将语料库进行处理，特征值和稀疏矩阵相似度建立索引
NLP的菜鸡平·2020-08-18 19:09

关于word2vec词向量读取

importwarningsimportloggingimportos.pathimportsysimportmultiprocessingimportgensimfromgensim.modelsimportWord2Vecfromgensim.models.word2vecimportLineSentence
weixin_30929295·2020-08-18 04:18

tensorflow2.0 word2vec=》item2vec 【gensim】比 tensorflow 快

fromgensim.modelsimportWord2Vecimportnumpyasnpimportpandasaspdimportcollectionsimportlogginglogging.basicConfig
超哥_cn·2020-08-18 03:41

Word2vec之情感语义分析实战（part3）--利用分布式词向量完成监督学习任务

这些特征向量存储在叫做syn0的numpy数组中：#LoadthemodelthatwecreatedinPart2fromgensim.modelsimportWord2Ve
OraYang·2020-08-18 03:05

从Word2vec中导入训练好的词向量

/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Author:JiaShiLinimportnltkfromgensim.modelsimportWord2Vecfromkeras.layers.coreimportDense
贾世林jiahsilin·2020-08-18 01:25

gensim 中文语料训练 word2vec

gensim的word2vecapi参见：https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html本文说一下中文语料的使用，很简单。
一个人的场域·2020-08-17 23:28

Word2vect:C extension not loaded for Word2Vec, training will be slow.

遇到此问题，百度了一下，发现有如下方案：condainstallmingwlibpythonpipuninstallgensimcondainstallgensimpipinstallscipy然而有的人说好使
menghuanguaishou·2020-08-16 13:41

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'loader'

创建日期：2020.03.03修改日期：2020.03.04文章目录1、问题导引2、解决办法3、参考连接1、问题导引（1）在Jupyter里面运行下面代码报错，是因为没有安装gensim。
chenhepg·2020-08-16 12:02

鬼吹灯文本挖掘4：LDA模型提取文档主题 sklearn LatentDirichletAllocation和gensim LdaModel

wordcloud词云展示鬼吹灯文本挖掘3：关键词提取和使用sklearn计算TF-IDF矩阵鬼吹灯文本挖掘4：LDA模型提取文档主题sklearnLatentDirichletAllocation和gensimLdaModel
zhuzuwei·2020-08-16 10:30

Python LDA gensim 计算 perplexity

转载自https://blog.csdn.net/qq_23926575/article/details/794727421.LDA主题模型困惑度这部分参照：LDA主题模型评估方法–Perplexity，不过后面发现这篇文章Perplexity(困惑度)感觉写的更好一点，两篇都是翻译的维基百科。perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是
尹子龙·2020-08-16 10:30

用scikit-learn学习LDA主题模型

除了scikit-learn,还有sparkMLlib和gensim库也有LDA主题模型的类库，使用的原理基本类似，本文关注于scikit-learn中LDA主题模型的使用。
weixin_34414196·2020-08-16 09:22

gensim实现LDA主题模型-------实战案例（分析希拉里邮件的主题）

数据集下载：https://download.csdn.net/download/qq_41185868/10963668第一步：加载一些必要的库，我们用的是gensim中的LDA模型，所以必须安装gensim
Shaw_Road·2020-08-16 08:06

『LDA主题模型』用Python实现主题模型LDA

导航事先准备综合代码参考事先准备安装numpy和gensim包文本数据，每一行是一篇文章，而且经过了分词、去停用词处理，保存在comments.txt  注：文本处理可以看我的另一篇文章中文文本的分词、
来日凭君发遣·2020-08-16 08:59

LDA主题模型-sklearn的LatentDirichletAllocation实现案例

原理介绍请参考：LDA主题模型及python实现用scikit-learn学习LDA主题模型实现LDA模型的库有：sklearn的LatentDirichletAllocation和Gensim库等。
Dream_by_Dream·2020-08-16 07:05

【自然语言处理】Gensim学习笔记（一）

关于这个库的介绍这里不多说了，不建议看官方文档，官方文档写的比较乱，看的时候抓不住重点，网上关于这个库的博客也很多，但大多都比较水，不是互相抄袭就是很多api一带而过，对于小白来说学起来真的很苦恼~1.doc2bow：词袋模型这个api我是研究了一上午才明白的，在源码中这样解释到：Convert`document`intothebag-of-words(BoW)format=listof`(tok
Legolas~·2020-08-16 07:26

LDA主题模型英文完整python代码

fromnltk.corpusimportstopwordsfromnltk.stem.wordnetimportWordNetLemmatizerimportstringfromgensimimportcorporaimportgensimstop
大黄老鼠·2020-08-16 07:01

python下进行lda主题挖掘(二)——利用gensim训练LDA模型

python下进行lda主题挖掘(一)——预处理(英文)python下进行lda主题挖掘(二)——利用gensim训练LDA模型python下进行lda主题挖掘(三)——计算困惑度perplexity本篇是我的
MoonBreeze_Ma·2020-08-16 07:19

python 文本聚类算法

envpython3#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonWedAug118:31:112018@author:luogan"""importjiebaimportrefromgensim.modelsimportword2vecimportmultiprocessingimportgen
luoganttcc·2020-08-16 07:54

Python3-LDA主题模型+TF/IDF gensim实现，中文案例

LDA主题模型+TF/IDFgensim实现 2020年8月7日，上班无事，写博客打发时间，我的第一篇博客 数据的清洗和LDA和TF/IDF的实现，原理写起来太长了，懒得写了文本预处理 当我们拿到文本数据时
leeqinyu·2020-08-16 06:03

Python/gensim主题模型库

每个py文件称之为模块，每个具有init.py文件的目录被称为包。只要模块或者包所在的目录在sys.path中，就可以使用import模块或import包来使用。如果要使用的模块和当前文件在同一目录，只要import相应的文件名就可以。如果使用的模块不在同一目录下，使用sys.path.append方法将模块所在目录加入到搜素目录中。然后进行import即可。这种方法是暂时的。使用PYTHONPA
ae5555·2020-08-16 05:44

Python下安装LDA模块，学习使用

初次接触LDA心中还是充满好奇的，今天因为项目的需求，需要研究一些NLP相关的东西，这里先想到了主题模型中比较经典的LDA，虽说很多模块里比如：sklearn、gensim都已经内置了LDA模型，但是我还是比较喜欢独立使用的模块
Together_CZ·2020-08-16 05:03

lda主题模型python实现篇

lda实现有很多开源库，这里用的是gensim.1文本预处理大概说下文本的样子，LDA是无监督模型，也就是说不需要标签，只要传入文本就好。
by雷影·2020-08-16 05:49

Windows系统在Anaconda环境中安装gensim

在做WordEmbedding的时候，需要使用gensim模块。按照在Anaconda中的习惯，我在我配置的一个名为nlp的python3.6环境里，打开Terminal，如下图所示。
ColdCabbage·2020-08-14 21:31

Mac环境下，numpy升级问题。

可是，前不久在使用gensim的时候（importgensim），总是报错说ValueError:numpy.dtypehasthewrongsize,tryrecompiling，在网上查了相关帖子，
l1992rap·2020-08-14 20:34

Gensim做中文主题模型（LDA)

环境：Ubuntu12.04,gensim,jieba中文语料来自http://www.sogou.com/labs/dl/c.html的精简版（tar.gz格式）24Mjerry@hq:/u01/jerry
csdn666666666·2020-08-14 10:39

如何判断lda主题模型优劣

evaluation-of-topic-modeling-topic-coherence/翻译：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33053850比较优劣代码：https://nbviewer.jupyter.org/github/dsquareindia/gensim
车水洒·2020-08-14 02:02
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