我正在使用预先训练好的Google新闻数据集,通过使用python中的Gensim库来获取单词向量。
model = Word2Vec.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
加载模型后,我将训练评论句子转换为向量
#reading all sentences from training file
with open('restaurantSentences', 'r') as infile:
x_train = infile.readline
我使用wang2vec ()预训练了一个单词嵌入,并通过gensim将其加载到python中。当我试图得到一些单词的向量时,我显然得到了:
KeyError: "word 'kjklk' not in vocabulary"
因此,我考虑在词汇表中添加一个项来映射oov (Oov)单词,比方说<OOV>。由于词汇表是Dict格式的,所以我只需添加项{"<OOV>":0}。
但是,我搜索了一项词汇
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(w2v_ext,
我一直试图将GoogleNews向量文件加载到gensim模型中。程序从来没有完成加载,我一直得到MemoryError。几天前,我没有这个问题。我不知道为什么突然间出了这个问题。
import gensim
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('../../data/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
## Above is my simplified python file and how I load the model.
我正在尝试从google word2vec站点(freebase-vectors site 1000.bin.gz)加载预先训练好的.bin文件到word2vec的gensim实现中。模型加载正常,
使用..
model = word2vec.Word2Vec.load_word2vec_format('...../free....-en.bin', binary= True)
并创建一个
>>> print model
<gensim.models.word2vec.Word2Vec object at 0x105d87f50>
但当我运行最相似
我正在尝试使用FastText的法语预培训二进制模型(从官方下载)。我需要的是.bin模型,而不是.vec字向量,以便近似拼写错误和词汇量不足的单词。
但是,当我尝试加载上述模型时,使用:
from gensim.models import FastText
model = FastText.load_fasttext_format('french_bin_model_path')
我得到以下错误:
NotImplementedError: Supervised fastText models are not supported
令人惊讶的是,当我尝试加载英语二进制模型时,它工
在保存/加载gensim单词嵌入时,我会收到以下弃用警告:
model.save("mymodel.model")
/home/.../lib/python3.7/site-packages/smart_open/smart_open_lib.py:398:
UserWarning: This function is deprecated, use smart_open.open instead.
See the migration notes for details:
'See the migration notes for details: %s'
我有点困惑如何在gensim中正确地标记数据。我有一个文本文件myfile.txt,它包含以下文本
"""
this is a very long string with a title
and some white space. Multiple sentences, too. This is nuts!
Yay! :):):)
"""
我在gensim中加载这个文件,使用LineReader('myfile.txt')来训练word2vec模型(当然,我的数据比上面的例子要大得多)
但是,这段文字是否被正确地标记了呢?
我试图在python3.5中使用gensim-1.0加载一个包含西班牙语单词的模型,但当我执行gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(mymodel)时,命令行界面显示:
Traceback (most recent call last):
File "./prueba.py", line 30, in <module>
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('./data/WikiModelEsp/wiki.size.800.window.5.
我有一个文本文件,其中包含使用BeautifulSoup提取的网页内容。我需要找到N个类似的词从文本文件基于给定的单词。这一过程如下:
从其中提取文本的网站:The提取的文本保存到文本文件中。用户输入一个单词,例如:“目标”,而我必须显示文本文件中最类似的N个单词。
我只在计算机视觉领域工作,对NLP完全陌生。我目前还停留在第三步,我试过Spacy和Gensim,但是我的方法根本没有效率。我现在这样做:
for word in ['goal', 'soccer']:
# 1. compute similarity using spacy for each
我正在尝试理解以下示例中的错误所在。 要在文档中描述的“text8”数据集上进行训练,只需执行以下操作: import gensim.downloader as api
from gensim.models import Word2Vec
dataset = api.load('text8')
model = Word2Vec(dataset) 这样做可以得到非常好的嵌入向量,通过对单词相似度任务的评估得到了验证。 但是,当加载上面手动使用的相同文本文件时,如在 text_path = '~/gensim-data/text8/text'
text = []
我最近开始试验预训练的单词嵌入,以增强我的LSTM模型在NLP任务上的性能。在这种情况下,我查看了谷歌的Word2Vec。基于在线教程,我首先使用wget https://s3.amazonaws.com/dl4j-distribution/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz下载了Word2Vec,并使用python的gensim包查询嵌入,使用了以下代码。 from gensim.models import KeyedVectors
if __name__ == "__main__":
model = KeyedVector
我从一些python任务开始,我在使用gensim时遇到了一个问题。我正在尝试从我的磁盘加载文件并处理它们(拆分它们并使用小写字母())
我的代码如下:
dictionary_arr=[]
for file_path in glob.glob(os.path.join(path, '*.txt')):
with open (file_path, "r") as myfile:
text=myfile.read()
for words in text.lower().split():
dictiona
我目前正在使用python,在那里我使用我提供的句子来训练一个Word2Vec模型。然后,我保存并加载模型,以获得用于训练模型的句子中每个单词的单词嵌入。但是,我得到以下错误。
KeyError:“单词'n1985_chicago_bears‘不在词汇表中”
然而,在培训期间提供的一项判决如下。
sportsteam n1985_chicago_bears teamplaysincity city chicago
因此,我想知道为什么在词汇中遗漏了一些单词,尽管这些词是从句子语料库中训练出来的。
在自己的语料库上训练word2vec模型
import nltk
import n
我正在使用Gensim在python中构建一个LDA,我正在努力增加每个主题的打印字数,从默认的10个。我想要20个主题,每个主题30个单词。我们将非常感谢您的任何建议:) # train the LDA model
lda_model = gensim.models.LdaMulticore(bow_corpus, num_topics=20, id2word=dictionary, passes=2, workers=2)
# check out the topics
for idx, topic in lda_model.print_topics(-1):
print(