gensim 第11页

2.5.2 推荐系统算法---基于内容的电影推荐：用户画像

将有观影记录的电影的画像标签作为初始标签反打到用户身上通过对用户观影标签的次数进行统计，计算用户的每个初始标签的权重值，排序后选取TOP-N作为用户最终的画像标签用户画像建立importpandasaspdimportnumpyasnpfromgensim.modelsimportTfidfModelfromfunct

Take your time_·2020-08-23 02:33

Word2Vec

Skip-Gram模型基础word2vec原理(二)基于HierarchicalSoftmax的模型word2vec原理(三)基于NegativeSampling的模型基于word2vec训练词向量(一)gensimWord2Vec

菜鸟瞎编·2020-08-23 02:36

Gensim教程

入门教程https://www.cnblogs.com/iloveai/p/gensim_tutorial.html进阶教程https://www.cnblogs.com/iloveai/p/gensim_tutorial2

星辰浩宇·2020-08-23 01:56

使用 Doc2Vec & Logistic Regretion 进行多类文本分类

使用Scikit-Learn进行多类文本分类时使用相同的数据集，在本文中，我们将使用Gensim中的doc2vec技术按产品对投诉叙述进行分类。

Adam坤·2020-08-22 23:15

gensim函数训练Word2Vec模型具体参数讲解

用gensim函数库训练Word2Vec模型有很多配置参数。这里对gensim文档的Word2Vec函数的参数说明进行翻译。

谢润忠·2020-08-22 22:30

gensim的word2vec如何得出词向量（python）

利用gensim中的word2vec得到词向量的具体代码实现步骤点解此链接有详解https://blog.csdn.net/weixin_40292043/article/details/79571346

谢润忠·2020-08-22 22:59

使用LSTM进行情感分析

案例流程1)制作词向量，可以使用gensim这个库，也可以直接用现成的2)词和ID的映射，常规套路了3)构建RNN网络架构4)训练我们的模型5)试试咋样导入数据首先，我们需要去创建词向量。

润森·2020-08-22 14:18

如何使用Python对中文文档进行可视化的主题建模?

如果您使用的是Python，目前有一些开源库如Gensim、SkLearn都提供了主题建模的工具,今

-派神-·2020-08-22 14:01

Task05 word2vec,textrnn,textcnn

使用gensim训练word2vec本DEMO只使用部分数据，使用全部数据预训练的词向量地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1ewlck3zwXVQuAzraZ26Euw提取码:

佛系·2020-08-22 14:06

NLP学习实践天池新人赛打卡第五天

Skip-grams训练Wordpairsand"phases"对高频词抽样NegativesamplingHierarchicalSoftmax霍夫曼树HierarchicalSoftmax过程使用gensim

阿水ashui·2020-08-22 13:07

自然语言处理实践Task5

使用gensim训练word2vecimportloggingimportrandomimportnumpyasnpimporttorchlogging.basicConfig(level=logging.INFO

只爱写代码·2020-08-22 12:08

python构建词向量分析《笑傲江湖》人物之间的关系

importjiebaimportrefromgensim.modelsimportWord2Vec#读取数据file=open(r'笑傲江湖.txt',encoding='utf-8')text=file.readlines

spartanfuk·2020-08-22 03:53

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

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