感谢您的光临!我有一个关于附加停用词的快速问题。我有一些精选的单词出现在我的数据集中,我希望我可以将它们添加到gensims停用单词列表中。我已经看到了很多使用nltk的例子,我希望在gensim中也能做到这一点。我将在下面发布我的代码: def preprocess(text):
result = []
for token in gensim.utils.simple_preprocess(text):
if token not in gensim.parsing.preprocessing.STOPWORDS and len(token) > 3
在NLP预处理步骤中,我正在尝试删除停用词。我使用gensim中的remove_stopwords()函数,但也想添加我自己的停用词 # under this method, these custom stopwords still show up after processing
custom_stops = ["stopword1", "stopword2"]
data_text['text'].apply(lambda x: [item for item in x if item not in custom_stops])
# remov
我有这个代码,英语工作,但不为波斯语工作
from gensim.models import Word2Vec as wv
for sentence in sentences:
tokens = sentence.strip().lower().split(" ")
tokenized.append(tokens)
model = wv(tokenized
,size=5,
min_count=1)
print('done2')
model.save('F:/text8/text8-phrases1')
我正在尝试将一个大的.log文件(超过60,000行)读入内存。我想应用在gensim中实现的Word2Vec算法。我已经尝试了许多解决方案,但似乎都不起作用。任何帮助都将不胜感激。
Code1:
def file_reader(file_obj):
return [word for line in open(file_obj, 'r') for word in line.split()]
Code2:
for i,line in enumerate(open(file_obj,'r')):
print(i,line)
sen
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
from stop_words import get_stop_words
from gensim import corpora, models
import gensim
import os
from os import path
from time import sleep
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
tokenizer = RegexpTokenizer(r
df_clean['message'] = df_clean['message'].apply(lambda x: gensim.parsing.preprocessing.remove_stopwords(x))
我在dataframe的列'message‘上尝试这样做,但得到了错误:
TypeError: decoding to str: need a bytes-like object, list found
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,
我试图模仿一些文件流和更新LSI的额外文件流-入。我发现这个错误:
Traceback (most recent call last):
File "gensimStreamGen_tutorial5.py", line 57, in <module>
for vector in corpus_memory_friendly: # load one vector into memory at a time
File "gensimStreamGen_tutorial5.py", line 44, in __iter__
lsi
我想用fastext来训练我自己的单词嵌入。然而,在遵循了教程之后,我无法正确地完成它。到目前为止,我尝试了:
在:
from gensim.models.fasttext import FastText as FT_gensim
# Set file names for train and test data
corpus = df['sentences'].values.tolist()
model_gensim = FT_gensim(size=100)
# build the vocabulary
model_gensim.build_vocab(sentence
通过遵循这个过程,我让gensim在Google工作:
!pip install gensim
from gensim.summarization import summarize
然后我可以打电话给summarize(some_text)
现在,我试图在VS代码中运行相同的内容:
我安装了gensim:pip3 install gensim
但当我跑
from gensim.summarization import summarize
我知道错误了
Import "gensim.summarization" could not be resolvedPylancereport
我在我的views.py中包含了2条导入语句
from gensim.summarization.summarizer import summarizer
from gensim.summarization import keywords
然而,即使在我使用pip安装gensim之后,我也得到了错误:
ModuleNotFoundError: No module named 'gensim.summarization'
我正在尝试在我的Python 3,Windows 10机器上的特定conda环境中安装gensim。基于SO和其他地方的建议,我尝试了3种不同的方法,总结如下。每次它显示为成功安装并出现在环境中,但当我尝试将其导入jupyter notebook时,我得到了ModuleNotFoundError: No module named 'gensim'错误。
注意:我在每次安装后都关闭并重新启动了anaconda和jupyter。
摘要:使用3个安装命令进行3次尝试:
COMMAND CONDA LIST
我正在尝试根据主题行对电子邮件进行分类,为了训练分类器,我必须获得LSI。我正在获取tf-idf,并进一步尝试获取LSI模型。但是,它根本不会对任何文件进行任何处理/写入。我的代码如下:
#reading the list of subjects for features
f = open('subject1000.csv','rb')
f500 = open('subject500.csv','wb')
with open('subject1000.csv') as myfile:
head=list(
为什么当我在linux中用python3调用Numpy,Scipy,Gensim时会出现以下错误?
>import gensim
_concrete_types = {v.type for k, v in _concrete_typeinfo.items()}
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'type'