如何在应用GloVe嵌入后创建词袋特征向量？
在应用GloVe嵌入后创建词袋特征向量的步骤如下：
- 导入所需的库和模块，例如nltk、numpy和sklearn等。
- 加载预训练的GloVe词向量模型。可以使用nltk库中的
nltk.download('glove')来下载GloVe模型，然后使用nltk.data.find('glove.6B.300d.txt')来获取模型的路径。 - 读取GloVe词向量模型，并将其加载到内存中。可以使用numpy库的
loadtxt()函数来加载模型文件。 - 创建一个词袋（Bag of Words）字典，用于存储每个单词的特征向量。可以使用Python的字典数据结构来实现。
- 遍历待处理的文本数据，对于每个文本样本，进行以下操作：
- a. 对文本进行分词处理，可以使用nltk库的
word_tokenize()函数来实现。 - b. 对于每个分词后的单词，检查其是否在GloVe词向量模型中存在。如果存在，则将其特征向量添加到词袋字典中。
- 将词袋字典转换为特征向量矩阵。可以使用sklearn库的
DictVectorizer()函数来实现。 - 最后，得到每个文本样本的词袋特征向量矩阵。
需要注意的是，GloVe词向量模型是基于大规模语料库训练得到的，可以捕捉到单词之间的语义关系。通过将GloVe词向量与词袋模型结合，可以将文本数据转换为数值特征向量，用于机器学习等任务。
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Gensim: doc2vec是一个模型还是一个操作？与R执行的差异
python、r、gensim、word2vec、doc2vec
我的任务是将文档向量模型投入生产。我是一个R用户，所以我的原始模型在R中。我们的途径之一是用Python重新创建代码和模型。
我对Doc2vec的Gensim实现感到困惑。
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离线
单词向量是使用text2vec包中的函数(即GloVe或GlobalVectors )在大型语料库上训练的，这给了我一个大的Word矢量文本文件。
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NLP情感分析中的TF-下手向量大小法
python、machine-learning、nlp、sentiment-analysis、tf-idf
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目前，我有一个大约2000篇文章的数据集。我知道，我需要实现TF-下手向量方法，将数据集中的所有实例都转换到相同的向量空间。另外，我知道TF-以色列国防军需要一个“词汇”，而这个“词汇”的大小是向量的长度，每个向量代表一篇文章。
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为什么要使用事先训练过的模型？
nlp、word-embeddings、word2vec
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对现有的基本GloVe模型的改进
nlp、text-classification、glove
我正在使用GloVe作为我研究的一部分。我从下载了模型。我一直在使用GloVe进行句子分类。一些STEM主题说，我所分类的句子是特定于特定领域的。然而，由于现有的GloVe模型是针对一个通用的语料库进行训练的，因此对于我的特定任务，它们可能不会产生最佳的结果。
所以我的问题是，我应该如何加载经过再训练的模型，然后再在我自己的语料库上重新训练它，以学习我的语料库的语义呢？如果可能的话，这样做是有好处的。
浏览 7提问于2017-04-25得票数 7
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清理后的文本分类准确率明显变差？
python、scikit-learn、nlp、classification、spacy
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浏览 29提问于2020-12-20得票数 0
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在ML中对文本数据进行分类的最好方法是什么？
python、tensorflow、keras、nlp、nltk
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gensim Doc2Vec是否区分相同的句子与正负语境。？
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在学习Doc2Vec库时，我被困在了下面的问题上。
Do gensim Doc2Vec区分正、否定句？
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句子B：“我不喜欢机器学习”
如果我用doc2vec训练句子A和B，找出它们的向量之间的余弦相似性：
模型是否能够区分句子，并给出一个非常小于1或负值的余弦相似度？
或者，该模型在向量空间中表示这两个句子，并给出接近1的余弦相似度，因为除了否定词(不)外，大部分单词都是相同的。
另外，如果我只对句子A进行训练，并试图推断出句子B，那么两个向量在向量空间中是否会很接近呢？
我请求NLP社区和Doc2Vec专家帮助我理解这一点。
提前谢谢!！
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在这种情况下，应该使用哪种机器学习模型？
machine-learning
最近我正在做我的课程项目，这是一个android应用程序，可以根据用户的声音自动帮助填写消费表单。下面是一句例句：
所以我想做的是让应用程序自动填写表单，我的表单有几个字段:时间(昨天)，位置(MacDonald)，成本(10美元)，类型(食物)。这里的"type“字段将包括食物、购物、交通等。
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我想要做的是用某种机器学习模型推导出"type“字段。因此，应该事先有一些记录，由用户手动输入来训练模型。训练完成后，当新的记录进入时，我首先提取时间、位置和成本字段，然后根
浏览 2提问于2014-04-21得票数 3
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Gensim训练不更新权重
python、stanford-nlp、gensim、word2vec、word-embedding
我有一个领域特定的语料库，我试图为其训练嵌入。因为我想要更全面的词汇量，所以我从glove.6B.50d.txt中添加了单词向量。从这里添加向量后，我使用我的语料库来训练模型。
我正在尝试的解决方案，但是嵌入这个词似乎没有更新。
到目前为止，这就是我的解决方案。
#read glove embeddings
glove_wv = KeyedVectors.load_word2vec_format(GLOVE_PATH, binary=False)
#initialize w2v model
model = Word2Vec(vector_size=50, min_count=0, wind
浏览 7提问于2021-12-30得票数 0
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是否可以训练NLTK来检测句子中的“合成”名称？
nlp、nltk、nltk-trainer
我最近开始研究使用NLTK进行数据提取。虽然有几个例子和技术来检测“真实”的名字，地点等。我还没有找到一种有效的方法来检测“虚构”或“虚构”的名字。一个示例字符串是：
，他的名字是wuzzywugg，他有一条狗叫
我想训练NLTK能够发现"wuzzywugg“和"fizzbuzz”是字符的名字。看到了一些以大写字母开头的单词的解决方案，但这感觉很“烦琐”，容易出错和误报。
如能就如何解决这一问题提供任何帮助，将不胜感激。提前谢谢。
浏览 3提问于2017-04-27得票数 0
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