我是NLP的新手,如何找到两个句子之间的相似度,以及如何打印每个单词的分数。以及如何实现gensimword2Vec模型。试试这个代码:下面是我的两句话:sentence2=" I am going to Bharat"import numpy as np
words1 = sentence1.split(&
我希望使用一个变量,比如一个模型,它为gensim训练了某些句子。例如,我使用gensim模型来训练一个句子,以在另一个函数中找到它的向量,并将其保存到一个名为“word2vec”的变量中。然后,我创建另一个函数来获取每个单词的向量并返回它。我的代码如下: model = gensim.models.word2vec.Word2Vec([sentence],min_count=1, workersdef n
我使用从一组文档中构建字典。每个文档都是一个令牌列表。self.similarityModel = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf) # construct the term-document index
我的问题是如何向这个字典添加一个新的文档我在gensim文档中搜索,但没有找到解决方案
对于一个我使用(来自word2vec-google-news-300模型)的项目,我需要添加和减去单词向量。让我们看看禽兽的例子,皇后~=国王-男人+女人。当我想从国王那里减掉男人并增加女人时,# model is loaded using gensim.models.KeyedVectors.load()
model.wv.most_similar(positive=["king", "woman"], negative=[