gensim 第20页

gensim简介

gensim简介gemsim是一个免费python库，能够从文档中有效地自动抽取语义主题。

Jack001011·2018-10-31 11:29

NLP成长计划（二）

在本讲座中，我们将使用Gensim和NLTK，这两个广泛使用的Python自然语言处理库。

codes_first·2018-10-19 23:43

Python+gensim【中文LDA】简洁模型

gensim流程1、代码实现fromgensimimportcorpora,modelsimp

基基伟·2018-10-16 21:25

gensim的corpora.Dictionary

df_train_dict=corpora.Dictionary(try2)#建立词典##如果想要过滤掉出现次数为1的词，可以使用以下代码ids=[]forkeyindf_train_dict.iterkeys():ifdf_train_dict.dfs[key]==1:ids.append(key)df_train_dict.filter_tokens(bad_ids=ids)print(len

上进的菜鸟·2018-10-14 16:03

使用gensim加载预训练的词向量

使用gensim加载预训练的词向量，并采用谷歌的self-attention方法计算不同词之间的相关性fromnltkimportword_tokenizes='ConcurrenttherapywithORENCIAandTNFantagonistsisnotrecommended'token

Mr番茄蛋·2018-10-11 21:59

小项目（Gensim库）--维基百科中文数据处理

dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/2.预处理文件：将压缩的文件转化成.txt文件添加脚本文件process.py，代码如下：importloggingimportos.pathimportsysfromgensim.corporaimportWikiCorpusif

fenfenxhf·2018-10-10 15:19

gensim实现LDA(Latent Dirichlet Allocation)算法提取主题词(topic)

LatentDirichletAllocation（LDA)隐含分布作为目前最受欢迎的主题模型算法被广泛使用。LDA能够将文本集合转化为不同概率的主题集合。需要注意的是LDA是利用统计手段对主题词汇进行到的处理，是一种词袋（bag-of-words）方法。如：输入：第一段：“Nowweareengagedinagreatcivilwar,testingwhetherthatnation,ora

limengmingx·2018-09-29 17:45

gensim中文词向量训练实战

1.环境ubuntu16.04Python3.6Anacondagensim:word2vec模型训练jieba:中文分词hanziconv:繁体转简体转换2.程序代码程序目录如下所示：data目录下stop_words.json

biubiubiu888·2018-09-29 16:10

短文本转向量的一种实现方式

word2vec模型训练选取gensim。使用大语料进行基础词典word2vec模型的训练。使用特定领域（针对业务）语料对word2vec模型进行增量训练。文本分词后使用AVG-W2V方式获取

轩瑕谢兰·2018-09-28 09:01

特征工程（三）Doc2Vec

'''将原始数据的word特征数字化为doc2vec特征，并将结果保存到本地article特征可做类似处理'''importpandasaspdimportnumpyasnpfromgensim.models.doc2vecimportDoc2Vec

Datawhale·2018-09-23 19:59

特征工程（三）Doc2Vec

'''将原始数据的word特征数字化为doc2vec特征，并将结果保存到本地article特征可做类似处理'''importpandasaspdimportnumpyasnpfromgensim.models.doc2vecimportDoc2Vec

Datawhale·2018-09-23 19:59

使用词向量 + lstm 做情感分析

词向量使用gensim训练，非常地方便和快捷，强推强推！

小欣爱吃糖·2018-09-19 15:35

开始使用gensim入门

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。

周雄伟·2018-09-19 10:51

【转】Gensim库详解

一、gensim介绍gensim是一款强大的自然语言处理工具，里面包括N多常见模型：基本的语料处理工具-LSI-LDA-HDP-DTM-DIM-TF-IDF-word2vec、paragraph2vec

Doris_H_n_q·2018-09-17 16:11

gensim基础学习（一）

最近参加了个长文本分类的比赛，然后开始使用gensim，一个很强大的NLP神器，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达，在此记录一下使用心得。

皮的开心·2018-09-11 16:33

PYTHON机器学习及实践_从零开始通往KAGGLE竞赛之路pdf

，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且掌握当下流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具，如Scikit-learn、NLTK、Pandas、gensim

委屈任何人·2018-09-08 21:08

句子相似度实现算法

基于传统的相似度算法，可以分为以下几个步骤：1、分词2、去除停用词3、词向量的生成4、相似度分析5、生成相似度分数相似度算法有很多，TF-IDF算法、余弦相似度算法、gensim算法、逻辑算法等等，有很多可以进行尝试

为援不可图·2018-09-07 16:56

在Anaconda环境下安装Gensim

环境：Win101、卸载Python（如果未安装Python可跳过此步骤），Anaconda中包含python。方法一：如果有安装包，重新打开python安装包（版本必须与电脑中python的版本相同），选择Uninstall等待卸载完成即可。方法二：右键开始，选择程序与功能，选中需要卸载的软件，右键卸载即可。2、安装Anaconda官方下载地址：https://www.anaconda.com/

lime_1002·2018-09-03 22:04

Gensim-主题模型攻略：安装、惊鸿一瞥

Gensim-主题模型攻略Gensim-主题模型攻略What’sGensim?安装初体验惊鸿一瞥What’sGensim?

it_er·2018-09-03 11:37

【实验】中文分词word2vec实践

网上下一份倚天屠龙记的小说txtimage.png下述代码分词后的txt文件image.png代码解释用gensim做word2vec，用jieba做中文分词importgensimimportjiebaimportwarningswarnings.filterwarnings

账号已删除·2018-08-31 04:59

基于Gensim的Word2Vec的应用

一：word2vec的基础简介可以参考：https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/82018008https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/82085172https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/81979522二：g

lilong117194·2018-08-30 09:35

利用维基百科语料和gensim训练中英文word2vec模型

首先声明本文内容主要参考（1）中英文维基百科语料上的Word2Vec实验（2）Wiki语料处理旨在记录下自己亲自训练的过程维基百科语料下载地址英文：https://dumps.wikimedia.org/enwiki/latest/enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2中文：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhw

weok·2018-08-26 23:18

基于gensim模块的中文句子相似度计算

"""基于gensim模块的中文句子相似度计算思路如下：1.文本预处理：中文分词，去除停用词2.计算词频3.创建字典（单词与编号之间的映射）4.将待比较的文档转换为向量（词袋表示方法）5.建立语料库6.

yip522364642·2018-08-21 17:29

18 NLP WordEmbedding的概念和实现

：WordEmbedding，维度低、更为稠密、包含语义、训练复杂WordEmbedding核心思想：语义相关的词语，具有相似的上下文环境，例如，苹果和梨子所做的事情：将每个词语训练成，词向量实践基于gensim

贾辛洪·2018-08-21 08:03

IMISer2016·2018-08-13 11:47

基于搜狐新闻数据【完整版】训练中文word2vec模型

环境说明：本人使用的是MacBook+python3.5首先，安装NLP工具包gensim，这里直接有word2vec在终端输入下面指令：pipinstall--upgradegensim其次，安装中文分词工具包

jufengada9·2018-08-09 09:51

NLP论文:

DistributedRepresentation引入distributedrepresentation是为了解决维度爆炸，使用更小的向量空间一些常见的训练词向量工具：S-Space(JAVA)Semanticvectors(JAVA)Gensim

小帅的私人空间·2018-08-06 10:41

世面上除了使用mahout做推荐系统，还有别的吗？ - 知乎

·2018-08-02 13:00

词向量求平均合成句向量

可是真的很好用啊QAQsys.setdefaultencoding('utf-8')importgensim#model=gensim.models.Word2Vec.l

元宝sama·2018-07-21 19:23

py简单数据处理--持续更新

Scipy:矩阵运算Pandas:统计模块Matplotlib:数据可视化StatasModels:统计建模Scikit-Learn:机器学习库Keras:神经网络深度学习TensorFlow:深度学习库Gensim

daluzi·2018-07-19 16:12

python3安装及加载gensim

【1】安装gensim在GitChat上学习宿永杰的《中文自然语言处理入门实践》，学习词袋模型的时候，用到了gensim包。

ZHUJIYAO·2018-07-19 11:42

gensin.lda/lsi + sklearn 文本分类

使用gensim内LDA与LSA训练文本，将其中的docment_topc矩阵信息作为原始矩阵进行分类。我自己选的数据是知网的几千篇摘要，都是计算机大类别下的文档，类别比较模糊，只做了个分词处理。

a602232180·2018-07-17 14:45

word2vec与Glove

其文件组织形式为：wordvector(300d)每行故想尝试用word2vec特征进行替换，看看效果，而w2v采用的存储格式为bin，因此先将bin文件转换为txt文件importcodecsimportgensimdefmain

猴猴猪猪·2018-07-16 16:21

word2vec全部弹幕比较句子相似度情感五分类

可是真的很好用啊QAQsys.setdefaultencoding('utf-8')importgensim#model=gens

元宝sama·2018-07-14 14:24

使用word2vec的几种方法

使用word2vec的几种方法先导入可能用到的包fromgensim.modelsimportWord2Vecimportgensim.models.word2vecasw2v第一种：语料放在文件里面，

haizhiguang·2018-07-12 14:37

Python+gensim-文本相似度分析（小白进）

文章目录1、gensim使用流程2、代码实现3、过程拆解3.1、生成分词列表3.2、基于文本集建立`词典`，获取特征数3.3、基于词典建立`语料库`3.3.1、doc2bow函数3.3.2、搜索词也转成稀疏向量

基基伟·2018-07-12 00:00

深度学习中文NLP任务实战（一）：中文词向量的训练

gensim训练词向量首先我们为什么要自己训练词向量呢？为什么不直接使用别人训练好的词向量呢。

Ding_xiaofei·2018-07-08 10:08

深度学习中文NLP任务实战（一）：中文词向量的训练

gensim训练词向量首先我们为什么要自己训练词向量呢？为什么不直接使用别人训练好的词向量呢。

Ding_xiaofei·2018-07-08 10:08

gensim使用方法以及例子---分批处理得到的dict和corpus（重要，大批量文本处理）

转载：https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52218249gensim是一个python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF,LDA

m0_37870649·2018-06-29 19:02

基于 Gensim 的 Word2Vec 实践

Word2Vec基于Gensim的Word2Vec实践，从属于笔者的程序猿的数据科学与机器学习实战手册，代码参考gensim.ipynb。

doulinxi115413·2018-06-23 21:50

利用中文维基语料和Gensim训练 Word2Vec 的步骤

word2vec包括CBOW和Skip-gram，它的相关原理网上很多，这里就不多说了。简单来说，word2vec是自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量，是one-hot词汇表的降维表示，代表每个词的特征以及保持住了词汇间的关系。此处记录将中文词汇转为词向量的过程。1.下载中文语料中文的语料可以从维基百科下载，这些语料库经常会更新，但都很全面。中文语料下载地址：（https://dumps

ChiLi-L·2018-06-23 15:01

唐诗掠影：基于词移距离（Word Mover's Distance）的唐诗诗句匹配实践

词移距离的具体介绍参考http://blog.csdn.net/qrlhl/article/details/78512598或网上的其他资料词移距离的gensim官方例子在https://gith

m0_37870649·2018-06-21 11:27

深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec训练实例以及参数解读

使用的是Python版本的gensim库实现，想要了解Word2vec和Doc2vec的原理可以查看我的上一篇博客（深度学习笔记——Word

m0_37870649·2018-06-20 15:47

用Python进行简单的文本相似度分析（重要）

转载：https://blog.csdn.net/xiexf189/article/details/79092629学习目标：利用gensim包分析文档相似度使用jieba进行中文分词了解TF-IDF模型环境

m0_37870649·2018-06-19 20:50

Python实现简单的文本相似度分析操作详解

分享给大家供大家参考，具体如下：学习目标：1.利用gensim包分析文档相似度2.使用jieba进行中文分词3.了解TF-IDF模型环境：Python3.6.0|Anaconda4.3.1(64-bit

番番要吃肉·2018-06-16 11:40

Doc2Bow简介与实践Demo

Doc2Bow是Gensim中封装的一个方法，主要用于实现Bow模型，下面主要介绍下Bow模型。

春雨里de太阳·2018-06-05 11:55

文本分类实践：基于sklearn与gensim模块

理论分析通过之前过数据挖掘课程的学习，尝试做过几个基于机器学习的多文档自动摘要，基于文本内容相似度的引文推荐系统，因此对于文本处理的基本流程有了一个比较清晰的认识。无论是挖掘文本内容的语义信息，还是文本之间的相似度，我们的第一步都是进行数据预处理。因此为了用数学语言来描述文本数据，引入向量空间模型（VSM）。我们可以将一篇文档视作向量空间中的一个向量，而将该文档中的每一个词项作为向量空间中的一个轴

Lau_Sen·2018-06-01 16:00

python 安装第三方包-安装失败(pycharm/ anaconda navigator)

方法二：pipinstall下载路径\包名.whl（需要先下载第三包：地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，找到所需的包并下载保存），如下例安装gensim

china_xin1·2018-05-30 20:03

Doc2Vec,Word2Vec文本相似度初体验。

参考资料：https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html接上篇：importjiebaall_list=jieba.cut(xl['工作内容']

寒月谷·2018-05-29 17:47

Doc2Vec,Word2Vec文本相似度初体验。

参考资料：https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html接上篇：importjiebaall_list=jieba.cut(xl['工作内容']

寒月谷·2018-05-29 17:41

推荐频道

gensim

gensim简介

NLP成长计划（二）

Python+gensim【中文LDA】简洁模型

gensim的corpora.Dictionary

使用gensim加载预训练的词向量

小项目（Gensim库）--维基百科中文数据处理

gensim实现LDA(Latent Dirichlet Allocation)算法提取主题词(topic)

gensim中文词向量训练实战

短文本转向量的一种实现方式

特征工程（三）Doc2Vec

特征工程（三）Doc2Vec

使用词向量 + lstm 做情感分析

开始使用gensim入门

【转】Gensim库详解

gensim基础学习（一）

PYTHON机器学习及实践_从零开始通往KAGGLE竞赛之路pdf

句子相似度实现算法

在Anaconda环境下安装Gensim

Gensim-主题模型攻略：安装、惊鸿一瞥

【实验】中文分词word2vec实践

基于Gensim的Word2Vec的应用

利用维基百科语料和gensim训练中英文word2vec模型

基于gensim模块的中文句子相似度计算

18 NLP WordEmbedding的概念和实现

基于文本内容的推荐系统开发记录

基于搜狐新闻数据【完整版】训练中文word2vec模型

NLP论文:

世面上除了使用mahout做推荐系统，还有别的吗？ - 知乎

词向量求平均合成句向量

py简单数据处理--持续更新

python3安装及加载gensim

gensin.lda/lsi + sklearn 文本分类

word2vec与Glove

word2vec全部弹幕比较句子相似度情感五分类

使用word2vec的几种方法

Python+gensim-文本相似度分析（小白进）

深度学习中文NLP任务实战（一）：中文词向量的训练

深度学习中文NLP任务实战（一）：中文词向量的训练

gensim使用方法以及例子---分批处理得到的dict和corpus（重要，大批量文本处理）

基于 Gensim 的 Word2Vec 实践

利用中文维基语料和Gensim训练 Word2Vec 的步骤

唐诗掠影：基于词移距离（Word Mover's Distance）的唐诗诗句匹配实践

深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec训练实例以及参数解读

用Python进行简单的文本相似度分析（重要）

Python实现简单的文本相似度分析操作详解

Doc2Bow简介与实践Demo

文本分类实践：基于sklearn与gensim模块

python 安装第三方包-安装失败(pycharm/ anaconda navigator)

Doc2Vec,Word2Vec文本相似度 初体验。

Doc2Vec,Word2Vec文本相似度 初体验。

Doc2Vec,Word2Vec文本相似度初体验。

Doc2Vec,Word2Vec文本相似度初体验。