gensim 第18页

Python实现word2Vec -model

importgensim,logging,oslogging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO

Leslie_Chan·2019-12-01 17:00

windows下使用word2vec训练维基百科中文语料全攻略！（三）

7、参数说明上一步我们已经开始训练词向量，但是对于模型的参数并没有介绍，我们先来看一下源代码：classgensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=Non

文哥的学习日记·2019-11-30 15:57

Pytorch 词向量训练

说明对于词向量的训练，常用的有如gensim库下提供的word2vec模型，后面会简单的示例gensim库下该模型的使用。

dawsonenjoy·2019-11-26 09:03

Jupyter notebook中安装gensim问题

使用pipinstallgensim安装成功后，发现在jupyternotebook中还是提示没有gensim库。

麦片加奶不加糖·2019-11-05 14:15

Gensim 官方API

可以通过点击官方链接查看详细信息官方提供的API列表如下：interfaces–Coregensiminterfacesutils–Variousutilityfunctionsmatutils–Mathutilscorpora.bleicorpus–CorpusinBlei

Midorra·2019-11-04 01:32

LDA 主题模型效果度量

一种方法是计算一篇文档所有词的概率和，即似然性，然后取log,这也是gensim和sklearn的做法。一个词的概率：p(w)=sigmap(z,w

懒懒的光·2019-11-03 16:34

gensim 词向量工具

web使用python版的wrod2vec工具gensim来训练词向量。

梁新彦·2019-11-03 00:49

gensim学习-word2vec model

word2vecmodel1.介绍2.原理2.1Skip-gram2.2CBOW3.训练参数3.1min_count3.2size3.3workers4.实例4.1对原始语料的处理4.2训练模型并保存1.介绍word2vec是一种用于词向量计算的工具。它使用浅层神经网络将单词嵌入低维向量空间中，结果是一组词向量，其中在向量空间中靠在一起的向量根据上下文具有相似的含义，而彼此远离的词向量具有不同的含

Arxan_hjw·2019-11-01 20:59

word2vec-20161213

步骤如下：1）安装gensim（如果没有），根据word2vec将词表示成20维的向量。2）采用欧式距离或者余弦相似度计算两个词之间的相似性分数。可以自己定义书写。

陌路小北·2019-11-01 05:41

使用gensim和sklearn搭建一个文本分类器

总的来讲，一个完整的文本分类器主要由两个阶段，或者说两个部分组成：一是将文本向量化，将一个字符串转化成向量形式；二是传统的分类器，包括线性分类器，SVM,神经网络分类器等等。之前看的THUCTC的技术栈是使用tf-idf来进行文本向量化，使用卡方校验(chi-square)来降低向量维度，使用liblinear(采用线性核的svm)来进行分类。而这里所述的文本分类器，使用lsi(latentsem

chaaffff·2019-11-01 02:42

word2vec实践：gensim实现

实现word2vec的方式有很多，我所知道的就有手搓、使用tensorflow和gensim。本篇文章是以gensim实现，代码很简单。

liuchungui·2019-10-30 23:14

word2vec通过词向量找词

链接：https://radimrehurek.com/gensim/models/keyedvectors.html#gensim.models.keyedvectors.WordEmbeddingsKeyedVectors.similar_by_vector

李奥去哪了·2019-10-13 19:46

通俗Word2vec学习笔记 ING（没有复杂公式推导）

当然使用Gensim就可以轻松调用Word2vec,并且w2v也并非最新的理论成果，但是在使用时能理解其中含义，就算调参也会让人更嗨。为了方便记录，本着利人利己的考虑写下这篇文章。1.基本

刺无名客·2019-10-09 14:24

通过gensim，加载预训练词向量，获取embedding_matrix

使用预训练的词向量1.加载词向量#加载训练好的词向量模型importgensimWord2VecModel=gensim.models.Word2Vec.load(词向量模型所在路径)#读取词向量2.构造包含所有词语的

风度翩翩猪肉王子·2019-09-30 09:16

【gensim中文教程】开始使用gensim

原文链接介绍了基本概念，以及理解和使用gensim的基本元素，并提供了一个简单的例子。核心概念和简单例子从宏观来看，gensim提供了一个发现文档语义结构的工具，通过检查词出现的频率。

DuinoDu·2019-09-26 18:59

【Pytorch】--- 用word2vec的(.bin)文件初始化卷积层方法

在Pytorch中,用预训练好的word2vec权值文件(.bin)来初始化卷积层的权重的方法importtorchimporttorch.nnasnnfromgensimimportmodelsmodel

PandaDreamer·2019-09-25 19:25

node2vec 包安装

在命令行直接用pip命令安装，命令如下pipinstallnode2vecnode2vec安装需要提前安装numpy、scipy、gensim等包

zoraluo·2019-09-19 15:02

【TEACH-NLP】文本数据处理-利用gensim训练词向量

利用gensim训练词向量的步骤相对来说比较简单。

码世界-·2019-09-16 11:07

新闻类型分类

这里仅用新闻做实验鬼知道我参考了多少博客，一个能直接跑起来的都没有，非常抱歉博客参考太多找不到了思路通过不同种类新闻提出关键词使用gensim训练建立语意向量通过向量对比做语意匹配数据源由于爬虫爬取的新闻还需要自己分类

NightCharm·2019-09-16 10:45

NLP常用到的工具

常用基本工具•jieba:•https://github.com/fxsjy/jieba•HanLP:•http://hanlp.com/•https://github.com/hankcs/pyhanlp•gensim

鲨鱼儿·2019-09-13 12:07

服务器Linux下安装Pyltp

上面安装完Python3.6.5后，继续安装后端代码所涉及到的包，接着继续安装自己程序所需的包：pip3.6installgensim==3.7.1pip3.6installjiebapip3.6installflaskpip3.6installpyltp

Steven灬·2019-09-06 16:25

整理的一些算法学习资源

anaconda）+jupyternumpy,pandas,matlibplotjieba,hanlp,snownlp,stanfordcorenlp,spaCy,pyltp,nltk,textblob,gensim

还有下文·2019-09-03 20:28

gensim快速上手教程

1gensim是什么？gensim是一个Python常用的的自然语言处理开发包,主要用于词向量训练和加载词向量，以下解释其正确使用姿势。

Kalafinaian·2019-08-31 22:00

NLP词向量和句向量方法总结及实现

目录一、Word2Vec1、Word2Vec介绍2、Gensim实现Word2Vec3、基于Word2Vec的句向量4、基于加权Word2Vec的句向量5、基于Word2Vec的文本向量化实现二、GloVe1

Asia-Lee·2019-08-29 22:02

python 文本相似度计算

/usr/bin/envpython#-*-coding:UTF-8-*-importjiebafromgensimimportcorpora,models,similaritiesimportcodecsdefcut_words

-零·2019-08-24 18:00

tensorflow提取gensim预训练词向量模型并计算相似度

用tensorflow提取gensim预训练词向量模型并计算相似度本文提供如何加载已经训练好的词向量模型并在tensorflow上计算常用词的相似度。

Abby Liu·2019-08-17 16:38

wiki中文数据语料抽取-gensim构建word2vec模型

此处用到gensim自带的Wiki

Lijuce·2019-08-14 10:07

NLP工具——Gensim的model.keyedvectors模块

文章目录1、简介2、如何获取词向量3、使用这些词向量可以做什么？1、简介models.keyedVectors模块实现了词向量及其相似性查找。训练好的此线路与训练方式无关，因此他们可以由独立结构表示。该结构称为KeyedVectors，实质上是实体和向量之间的映射。每个实体由其字符串id标识，因此是字符串和1维数组之间的映射关系。实体通常对应一个单词，因此是将单词映射到一维向量，对于某些某些，值也

冰__蓝·2019-08-13 16:13

Python人工智能之路 jieba gensim 最好别分家之最简单的相似度实现

简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术:自然语言处理(NLP):大概意思就是让计算机明白一句话要表达的意思,NLP就相当于计算机在思考你说的话,让计算机知道"你是谁","你叫啥","你叫什么名字"是一个意思这就要做:语义相似度接下来我们用Python大法来实现一个简单的自然语言处理现

DragonFire·2019-08-13 10:48

自然语言处理-Word2Vec视频教程

神经网络模型.mp4007、HierarchicalSoftmax.mp4008、CBOW模型实例.mp4009、CBOW求解目标.mp4010、梯度上升求解.mp4011、负采样模型.mp4012、使用Gensim

真全栈程序员·2019-08-11 23:45

python下【word2vec】实现两个词向量的相似度计算

要使用word2vec工具就我所知有两种方式，一种是从谷歌下载安装，需要使用linux环境；另一种是python中的gensim库中就有word2vec工具。

Qmei在学习·2019-08-10 12:18

词袋模型:使用gensim提取文本的 tf-idf 特征

https://blog.csdn.net/questionfish/article/details/46739207https://blog.csdn.net/qq_19707521/article/details/79174533.split().split()为什么没有空格，因为分隔符默认为空格，但是不能为空('')。若字符串中没有分隔符，则把整个字符串作为列表的一个元素。Pythonspl

反复练习的阿离很笨吧·2019-08-09 16:29

基于Gensim实现word2vec词向量增量训练

为什么要增量训练：相信大家遇到像我一样的问题，当训练完一个word2vec词向量模型之后，又新来了一批语料，怎么实现在不改变原有模型的基础上，将新来的一批语料中新产生的词语训练成向量添加进去呢？由于原来的训练完的模型是经过几个小时甚至更长的时间才训练好的，不想重新进行训练，浪费时间，这时候增量训练就可以发挥其作用，下面将介绍增量训练的实现过程:具体代码实现如下：#!/usr/bin/python#

Steven灬·2019-08-06 08:31

文本分析：初识Gensim

作者：doze_worm来源：https://www.douban.com/note/620615113/gensim起步：本节介绍理解和使用gensim所必须的基础概念和术语，并提供一个简单用例。

-零·2019-08-05 16:00

LDA主题模型代码实践

%matplotlibinlinefromgensimimportcorpora,models,similaritiesfrompprintimportpprintimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportjiebafromstringimportpunctuationpunctuation

有志青年之遵守常识·2019-07-30 16:46

Word2Vec模型配置参数

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，以便不时之需。

leofionn·2019-07-23 16:52

gensim Load embeddings

gensimpackagefromgensim.models.keyedvectorsimportKeyedVectorstwitter_embedding_path='twitter_embedding.emb'twitter_vocab_path

sonictl·2019-07-21 10:00

Windows：Word2Vec中出现C extension not loaded for Word2Vec, training will be slow.问题的解决办法

解决方案如下：1、检查电脑是否安装C环境，本人安装的是VS2017专业版，没有安装先换装一下C环境，然后重新安装一下gensim2、查看gensim的版本，如果是最新版本，可以尝试降低一下版本，可能高版本没有兼容

从未想放弃·2019-07-16 21:44

利用jieba,word2vec,LR进行搜狐新闻文本分类

、简介1）jieba中文叫做结巴，是一款中文分词工具，https://github.com/fxsjy/jieba2）word2vec单词向量化工具，https://radimrehurek.com/gensim

峻峰飞阳·2019-07-14 18:49

NLP领域基本名词、算法

·Gensim是一个主题和向量空间建模、文档集合相似性的工具包。·Pattern库的一般任务是充当We

鲨鱼儿·2019-07-12 15:31

LSI(LSA)和gensim中的实现

gensim中LSI的使用代码实现了bow形式表示语料->将bow中的次数转变成TF-IDF值->使用L

华小锐·2019-07-10 11:48

gensim 实现tfidf 之语料的流式加载

有37万个文本数据来生成tfidf模型，如果直接一次性放入内存，会出现MemoryErrorgensim实现了流式加载语料的功能，故定义迭代器完成语料的载入。

蕾姆233·2019-07-09 13:54

gensim word2vec训练词向量到tensorflow加载使用词向量

fromgensimimportword2vecasw2vfromgensim.modelsimportWord2Vecimportlogginglogging.basicConfig(format='

Johann_Liang·2019-07-09 10:39

python gensim使用word2vec词向量处理中文语料的方法

word2vec介绍word2vec官网：https://code.google.com/p/word2vec/word2vec是google的一个开源工具，能够根据输入的词的集合计算出词与词之间的距离。它将term转换成向量形式，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。word2vec计算的是余弦值，距离范围为0-1之间，值越大代表两

竹聿Simon·2019-07-05 09:05

python开发之anaconda以及win7下安装gensim的方法

竹聿Simon·2019-07-05 09:41

Gensim中动态主题模型之dtmmodel的使用

>importgensimimportjiebaimportpandasaspdfromgensimimportcorpora,modelsfromgensim.models.wrappersimportDtmModelfromgensim.corporaimportDictionaryfromcollectionsimportdefaultdictgensim

nineteens·2019-07-02 10:23

《人民的名义》文本分析（相似度计算）

importjiebaimportjieba.analyseimportloggingimportosimportgensimfromgensim.modelsimportword2vecim

想想17·2019-06-27 15:55

gensim.models.Word2Vec参数

Word2Vec参数说明：sentences(iterableofiterables,optional)–供训练的句子，可以使用简单的列表，但是对于大语料库，建议直接从磁盘/网络流迭代传输句子。参阅word2vec模块中的BrownCorpus，Text8Corpus或LineSentence。corpus_file(str,optional)–LineSentence格式的语料库文件路径。siz

lou_ym·2019-06-23 10:03

阿里云ubuntu安装python3,pip3,gensim,jieba,nltk

一、安装python31.下载python安装包(python3.6)wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz2.将安装包移动到/usr/local文件夹下mvPython-3.6.5.tgz/usr/local/3.在local目录下创建python3目录mkdir/usr/local/python34.进入到Py

chenzeze0707·2019-06-08 14:16

gensim之word2vec源码阅读

源码来源gensim正宗源码，谷歌开源：https://code.google.com/p/word2vec/使用方法fromgensim.modelsimpo

luke_chou·2019-06-02 09:23

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