gensim 第16页

python模块大全

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qq_42874945·2020-06-26 00:40

案例-基于潜在狄利克雷分配（LDA）的内容主题挖掘

#说明#-依赖库：tarfile、os、jieba、gensim、bs4#-程序输入：article.txt、news_data.tar.gz#-程序输出：打印输出18个主题及新文本的预测主题归属#程序

小白-小天·2020-06-25 23:40

python数据挖掘学习路线

常用的数据挖掘建模工具二、python数据分析工具2.1Numpy2.2Scipy2.3Matplotlib2.4Pandas2.5StatsModels2.6Scikit-Learn2.7Keras2.8Gensim

梓川祢豆子·2020-06-25 22:00

成功解决gensim\utils.py:1209: UserWarning: detected Windows; aliasing chunkize to chunkize_serial warn

成功解决gensim\utils.py:1209:UserWarning:detectedWindows;aliasingchunkizetochunkize_serialwarn目录解决问题解决思路解决方法解决问题

一个处女座的程序猿·2020-06-25 19:25

拿来即可用系列——glove及gensim训练词向量

若执行失败，请联系[email protected]或微信tu1982226215github地址：https://github.com/ttjjlw/Embeding，请前往该地址下载glove及gensim

程序认生·2020-06-25 18:29

Gensim源代码详解——utils（持续更新中）

小小小北漂·2020-06-25 13:36

Python常用数据分析工具

常用的库有Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Learn、Keras和Gensim等，下面将对这些库的安装和使用进行简单的介绍。

寸草心2130·2020-06-25 09:25

【深度学习】用Keras实现word2vec的CBOW模型

前言尽管gensim里的word2vec已经非常好用，但用别人的模型始终难以直接解决自己的问题，于是去搜有没有直接能用的Keras版，找到了两版，分别为：版本1：keras训练word2vec代码版本

lechuan_dafo·2020-06-25 08:22

Python利用NLPIR与gensim做中文词嵌入

gensim中的word2vec模块首先下载gensim：pipinstallgensim本来我的环境是python2.7，pip下载失败，提示error:command'E:\\Anaconda2\\

SY_curry·2020-06-25 08:14

LDA (一) 文本关键词提取

一、算法原理：使用gensim自带的LDAmodel。使用方法原理是：候选的关键词与抽取的主题计算相似度并进行排序，得到最终的关键词。关键点，候选关键词和抽取的主题如何计算相似度？

蕾姆233·2020-06-25 08:49

gensim版word2vec的使用

1.引入模块importgensim2.准备语料每个文本一个一个list，再组合成一个大的list，也可以是生成器，相关的词汇要先分词sentences=[['第一','个','文本'],['第二','

金色妖精·2020-06-25 02:57

gensim 相似度查询（Similarity Queries）(三)

导入lib：fromgensimimportcorpora,models,similarities加载字典与语料库：dictionary=corpora.Dictionary.l

_yuki_·2020-06-25 00:29

（三）利用Wikipedia中文语料训练词向量word2vec——word2vec模型测试

#导入包fromgensim.modelsimportWord2Vec#加载模型wiki_word2v

风度翩翩猪肉王子·2020-06-25 00:13

Gensim：word2vec（jieba分词，去停用词）

参考https://www.cnblogs.com/pinard/p/7278324.html计算词向量gensim计算词向量需要执行三个步骤model=gensim.models.Word2Vec(）

catEyesL·2020-06-24 23:07

【NLP】使用TF-IDF模型计算文本相似度

代码主要使用gensim库完成了分词、TF-IDF模型训练、文本相似度计算。过程如下：分词、建立特征词典、建立语料库、用TF-IDF模型处理语料库、计算搜索文本与被检索文本的相似度。

potizo·2020-06-24 20:45

python 环境下gensim中的word2vec的使用笔记

centos7,python2.7,gensim(0.13.1)语料：http://211.136.8.18/files/10940000015A9F94/mattmahoney.net/dc/text8

张大鹏的博客·2020-06-24 19:17

nltk 获取 gutenberg 语料，gensim 生成词库和 onehot 编码

nltk获取gutenberg语料gensim生成词库和onehot编码正在尝试基于TensorflowLSTM模型开发另外一个项目，需要自然语言处理的工具和语料。

磐创AI_聊天机器人·2020-06-24 14:34

word2vec原理与Gensim使用

word2vec原理1NeuralNetworkLanguageModel2CBOW2.1HierarchicalSoftmax2.2NegativeSampling3Skip-gram3.1HierarchicalSoftmax3.2NegativeSampling4负采样算法5.word2vec实战1NeuralNetworkLanguageModelNNLM模型的基本思想可以概括如下：假定词

circleF·2020-06-24 12:31

gensim源码分析

fromcollectionsimportMapping,defaultdictimportsysimportloggingimportitertoolsimportjiebaimportjsonfromgensimimportutilsfromsiximportPY3

lycommand·2020-06-24 10:22

Word2vec原理浅析及gensim中word2vec使用

本文转载于以下博客链接：Word2vec原理浅析：https://blog.csdn.net/u010700066/article/details/83070102；gensim中word2vec使用：

大笨熊。。。·2020-06-24 09:46

利用Python gensim基于中文语料建立LSA隐性语义模型

传统词向量空间模型对语料库中每个文档进行分词后，将生成一个词典。每个文档对应一个与词典长度一致的向量。若文档中出现某个词，则向量中相应的项目非零。下标index通过将词语输入Hashing函数获得，值一般取该词的TF-IDF。TF:词频，在长度为n的文档中某个词出现k次，则有TF=k/nIDF:逆文档频率，出现某个词的文档数量d，语料库中一共有N个文档，有IDF=log(N/d).一般而言如果某个

kim_lo·2020-06-24 08:51

Doc2Vec模型的介绍与gensim中Doc2Vec的使用

文章目录一、Doc2Vec模型1、PV-DM2、PV-DBOW二、gensim实现1、gensim实现Doc2Vec（IMDB数据集）2、gensim实现Doc2Vec（中文数据集）三、总结四、程序编写时遇到的错误

潘多拉星系·2020-06-24 06:13

gensim试用

gensim试用gensim:http://radimrehurek.com/gensim/index.htmlGensimisafreePythonframeworkdesignedtoautomaticallyextractsemantictopicsfromdocuments

largetalk·2020-06-24 02:17

python3下使用gensim中的word2vec训练文本并提取中间向量

我在csdn上看到有人对这个“人民的名义”文本采用python2做了分析，由于我用的python3，所以修改如下（保证可以实现）全部代码如下：#-*-coding:utf-8-*-#encoding=utf-8importjiebaimportjieba.analysejieba.suggest_freq('沙瑞金',True)jieba.suggest_freq('田国富',True)jieba

一个可以顺利毕业的可人儿·2020-06-24 00:30

利用word2vec计算两个短文本的相似度

importgensimimportjiebaimportnumpyasnpfromscipy.linalgimportnormmodel_file='C:/Users/Administrator/Desktop

一个可以顺利毕业的可人儿·2020-06-24 00:30

【word2vec】：三种不同格式的词向量的保存与加载

1.以model.save()方法保存词向量保存词向量'''importgensimmodel=gensim.models.Word2Vec(documents,size=300)model.train

网迷·2020-06-24 00:02

主题模型

与PCAPLSA——概率隐性语义分析1、SVD2、LSA3、PLSAPlSA原理应用1、PLSA：文档生成模型2、利用文档推断主题分布3、PLSA算法的EM推导LDA模型示意图：案例：主题预测——基于gensim1

jiayalu·2020-06-23 22:26

python进行简单的文本相似度分析

python进行简单的文本相似度分析本文利用gensim包、jieba包和TF-IDF模型进行简单的文本相似度分析。从而能够让我们确定，哪句话和哪句话相似程度是多少。

iseeyounow2017·2020-06-23 18:36

提取文章高频词

08importMySQLdbimportpandasaspdimportnumpyasnpimportreimportcodecsimportjiebaimportjieba.analyseimportloggingfromgensimimportcorpora

hm11290219·2020-06-23 14:02

基于gensim的Doc2Vec简析,以及用python 实现简要代码

Doc2Vec原理：Doc2Vec或者叫做paragraph2vec,sentenceembeddings，是一种非监督式算法，可以获得sentences/paragraphs/documents的向量表达，是word2vec的拓展。学出来的向量可以通过计算距离来找sentences/paragraphs/documents之间的相似性，或者进一步可以给文档打标签。例如首先是找到一个向量可以代表文

banlucainiao·2020-06-23 08:12

gensim中doc2vec调参

官方文档https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.htmldoc2vec算法是基于word2vec算法。

勿在浮沙筑高台LS·2020-06-22 16:28

NLP句子相似性方法总结及实现

距离（JaroDistance）7、Jaro-Winkler距离（Jaro-WinklerDistance）8、基于Doc2Vec的句子相似度计算1、基于Word2Vec的余弦相似度首先对句子分词，使用Gensim

Asia-Lee·2020-06-22 15:16

Python文本数据分析与处理

jieba.analyse.extract_tags(content,topK=20,withWeight=False)#content为string,topK选出20个关键字,withWeight:每一个关键词同等重要使用gensim

anmin1992·2020-06-22 14:14

深入理解词向量-词向量的可视化

1、概述词向量是自然语言分词在词空间中的表示，词之间的距离代表了分词之间的相似性，我们可以使用gensim,tensorflow等框架非常方便的来实现词向量。

孙宝龙·2020-06-22 13:05

Kaggle实战项目学习笔记01：房价预测案例

如何确定用什么算法没有任何的标签的时候，–clustering（无监督）常用工具sklearn只需要造出XY后就可以自动fitgensimNumPypandas(数据清洗时频繁用到)XGBoost学习曲线过拟合该怎么办

Kasumi_syuu·2020-06-22 13:04

基于word2vec和k-means的词聚类

importrefromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.externalsimportjoblibimportnumpyfromgensim.modelsimportWord2Vecfromgensim.models.word2vecimportLineSentencefromsklearnimportmetricsimportnumpyasnpfro

allan2222·2020-06-22 13:21

使用词向量分析关键字语义的相似度 Python版本

准备工作安装jieba分词工具pipinstalljieba安装gensimpipinstallgensim下载小说《兽血沸腾.txt》自己百度之实验目的以《兽血沸腾.txt》的每一行为一篇文档，得到对应关键词的词向量

Zhaozetu·2020-06-22 10:30

python初步实现word2vec操作

后来突然发现，我为什么要去安c语言版本的呢，我应该去用python版本的，然后就发现了gensim，安装个gensim的包就可以用word2vec了，不过gensim只实现了word2vec里面的skip-gram

·2020-06-22 08:01

关于《后浪》的B站弹幕分析总结（四）——Python实现LDA内容主题挖掘及主题可视化

目录一、使用sklearn里面的LatentDirichletAllocation做主题挖掘二、使用gensim的ldamodel做主题挖掘三、如何将结果可视化四、如何确定主题数4.1观察可视化图形4.2

Lady Stark数据工作室·2020-06-22 00:38

Pycharm各种问题

1.报错如下[Gensim]FileNotFoundError[Errno2]Nosuchfileordirectory:'model/ch-corpus-3sg.bin'解决方案：https://stackoverflow.com

FannieCream·2020-06-21 20:45

[Python人工智能] 十.Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例及与机器学习KNN图像分类算法对比

前一篇详细讲解了gensim词向量Word2Vec安装、基础用法，并实现《庆余年》中文短文本相似度计算及多个案例，很幸运被CSDN推荐至封面。

Eastmount·2020-06-21 19:13

python安装及pycharm开发环境搭建（pytorch、tensorflow等）

settings--->project--->projectinterpreter--->showall--->右上角+--->systeminterpreter3、经过上面两步，配置就完成了；4、安装numpy、gensim

wisdom_power·2020-06-21 19:42

用gensim doc2vec计算文本相似度，Python可以跑通的代码

Python3.7版本，转载自：https://blog.csdn.net/juanjuan1314/article/details/75124046wangyi_title.txt文件下载地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1uL75P13t98YHMqgv3Kx7TQ密码:oqxt对原文有修改，原文代码是Python2，有很多问题。#coding:utf-8import

湾区人工智能·2020-06-21 17:48

word2vec词向量训练及gensim的使用

一、什么是词向量词向量最初是用one-hotrepresention表征的，也就是向量中每一个元素都关联着词库中的一个单词，指定词的向量表示为：其在向量中对应的元素设置为1，其他的元素设置为0。采用这种表示无法对词向量做比较，后来就出现了分布式表征。在word2vec中就是采用分布式表征，在向量维数比较大的情况下，每一个词都可以用元素的分布式权重来表示，因此，向量的每一维都表示一个特征向量，作用于

木槿花开lalala·2020-06-21 15:00

gensim中的word2vec的使用

本着尊重原著的想法，我们先把一些引用的文章贴上来，供大家参考word2vec的理论知识，这个真的蛮详细的，我表示没有耐心全部搞透啊！：https://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969519苏剑林苏大神的博客，我很喜欢的一位大神：https://kexue.fm/archives/3863刘建平Pinard大神的博客：https://www.cnb

yibo17071·2020-06-21 15:26

使用python的gensim训练词向量word2Vec

一、环境windows764位python3.5二、安装jieba和gensim打开windows的powershell，定位到anaconda的scripts文件夹，输入pipinstalljiebapipinstallgensim

花青色·2020-06-21 14:53

doc2vec论文方法解析及基于Gensim库的Python代码实现

文章目录一、全文概述二、word2vec三、doc2vec1.PV-DM2.PV-DBOW三、Python代码实现本文主要讲解Mikolov在2014年发表的论文《DistributedRepresentationsofSentencesandDocuments》，论文主要是基于word2vec方法的一种改进，建议在理解word2vec的基础再来看这篇文章。一、全文概述基于word2vec提出了两

逍遥客12138·2020-06-21 13:08

利用word2vec，对短文本做文本相似

需要工具：jieba，gensim下面直接开始正文：第一步：准备语料我的文本都是短文本，比如“昨天配电运维二班有多少人在线？”，整理好以后保存到train_data.json.

泬寥兮·2020-06-21 12:49

基于Word2Vec的相似度计算（python）

前言此篇文章的基础知识部分总结了一些别人的文章解释，环境为Windows10下的python3.5版本，需要的包为gensim。代码很简要，不足之处请说明。

Cuzur·2020-06-21 06:55

【python】gensim训练word2vec，生成wiki.zh.text.model

106404511，下载中文维基百科https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2,并安装gensimpi

风泽茹岚·2020-06-21 03:53

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