我试图通过网络在R环境中运行Python的gensim包。更具体地说,我正在尝试构建一个doc2vec模型,为此需要准备一个标记和标记集。
TaggedDocument函数是我遇到问题的地方。下面是我试图在R中复制的python的一个例子:
import pandas as pd
import numpy as np
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
from nltk.tokenize import word_tokenize
data = ["this is the first sentence
我正在尝试使用doc2vec进行文本分类,但是在导入之后,当我试图在一个函数中使用它时,它显示doc2vec in not defined。请帮助我确定应该安装哪些库才能使用doc2vec。
这里我有两个列,分别叫做Action(文本或句子)和Category(实际标签)。
from gensim.models import Doc2Vec
import gensim
from gensim.models.doc2vec import TaggedDocument
def label_sentences(corpus, label_type):
labeled = []
for
我想比较两个字符串之间的相似性,我可以用word2vec模型或gensim中的doc2vec模型来计算wmd距离。但我不能理解doc2vec模型的wmd是如何工作的。
def preprocess(doc):
return doc.lower().split()
s1 = 'i would like five rooms'
s2 = 'i would like four rooms'
s1 = preprocess(s1)
s2 = preprocess(s2)
model1 = gensim.models.KeyedVectors.load
我现在有下面的脚本,可以帮助找到doc2vec模型的最佳模型。它的工作原理如下:首先根据给定的参数训练几个模型,然后对分类器进行测试。最后,它输出最佳的模型和分类器(我希望)。
数据
示例数据(data.csv)可以在这里下载:注意到数据的结构应该是一个理想的分类器,具有1.0的准确性。
脚本
import sys
import os
from time import time
from operator import itemgetter
import pickle
import pandas as pd
import numpy as np
from argparse import Arg
我正在使用gensim的Doc2vec从新闻文章中学习特性。我可以成功地训练我的文件。但是,我很难从模型中检索文档向量以供进一步处理。
示例代码(直接采用):
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
from gensim.test.utils import common_texts
documents = [TaggedDocument((doc), [i]) for i, doc in enumerate(common_texts)]
model = Doc2Vec(documents, vector_size=
我正在尝试使用gensim的doc2vec来创建一个模型,该模型将被训练成一组文档和一组标签。标签是手动创建的,需要将其放入培训程序中。到目前为止,我有两个列表:一个句子列表,以及一个与该句子对应的标签列表。我需要特别使用doc2vec。以下是我迄今所尝试过的。
from gensim import utils
from gensim.models import Doc2Vec
tweets = ["A tweet", "Another tweet", "A third tweet", ... , "A thousandth-somet
我训练了一个doc2vec (gensim.models.Doc2Vec)模型,现在我使用了这一行:
print(dict([(model.index2word[i], similarity) for i, similarity in enumerate(model.similar_by_word('igdumd32.dll@0x', topn=False))])['igdumd64.dll@0x'])
但是它会产生这样的错误: AttributeError:'Doc2Vec‘对象没有属性'index2word’
我使用gensim 1.0.1
我正在用doc2vec实现一个简单的gensim,而不是a word2vec
我需要删除停止词,而不丢失正确的顺序列表的列表。
每个列表都是一个文档,正如我对doc2vec所理解的,模型将有一个TaggedDocuments列表作为输入。
model = Doc2Vec(lst_tag_documents, vector_size=5, window=2, min_count=1, workers=4)
dataset = [['We should remove the stopwords from this example'],
['Otherwise th
我试着用gensim加载一个经过预先训练的Doc2vec模型,并使用它将段落映射到向量。我指的是,我下载的预培训模型是英文维基百科DBOW,它也在同一个链接中。但是,当我在维基百科上加载Doc2vec模型并使用以下代码推断向量时:
import gensim.models as g
import codecs
model="wiki_sg/word2vec.bin"
test_docs="test_docs.txt"
output_file="test_vectors.txt"
#inference hyper-parameters
star
我已经构建了一个包含大约3M文档的Doc2Vec模型,现在我想将它与我之前构建的另一个模型进行比较。第二个模型已经被缩放到0-1,所以我现在也想把gensim模型缩放到相同的范围,这样它们就可以比较了。这是我第一次使用gensim,所以我不知道这是如何做到的。这并不奇怪,但这是我到目前为止拥有的代码(模型生成代码)。我考虑了标度(向量合并中的最小最大值和最大值/分钟)--推断向量(v1和v2),但我不认为这是正确的方法。这里的想法是比较两个文档(标记可能在语料库中),并输出它们之间的相似性评分。我看过Gensim的一些教程,他们经常将单个字符串与语料库的文档进行比较,这并不是真正的想法。
d
我正在尝试谷歌的word2vec预培训模式,以获得单词嵌入。我能够在我的代码中加载模型,我可以看到我得到了一个单词的300维表示。这是密码-
import gensim
from gensim import models
from gensim.models import Word2Vec
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('/Downloads/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
dog = model['dog']
p
我正在使用以下命令转储预先训练过的doc2vec模型
model.train(labeled_data,total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)
print("Model Training Done")
#Saving the created model
model.save(project_name + '_doc2vec_vectorizer.npz')
vectorizer=CountVectorizer()
vectorizer.fit(df[0])
vec_file
我有一个用gensim训练过的超过98892个文档的word2vec模型。对于没有出现在句子数组中的任何给定句子(即,我在其上训练模型的集合),我需要用该句子更新模型,以便下次查询它时会给出一些结果。我是这样做的:
new_sentence = ['moscow', 'weather', 'cold']
model.train(new_sentence)
并将其打印为日志:
2014-03-01 16:46:58,061 : INFO : training model with 1 workers on 98892 vocabulary and
我试图使用doc2vec制作gensim示例的文档向量。我通过了TaggedDocument,它包含9个文档和9个标记。
from gensim.test.utils import common_texts
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
idx = [0,1,2,3,4,5,6,7,100]
documents = [TaggedDocument(doc, [i]) for doc, i in zip(common_texts, idx)]
model = Doc2Vec(documents, vector_