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我提取了两个不同文本(标题和描述)的单词嵌入，并希望在这两个嵌入上训练一个XGBoost模型。嵌入在每个维度上都是200的，如下所示： ? 现在我可以在嵌入数据的情况下训练模型，它的工作原理是这样的： x=df['FastText'] #training features
y=df['Category'] # target variable现在我想使用这两个特性进行训练，但是如果我像这样传递2列df，它会给我一个错误： x=df[['FastTex
浏览 15提问于2021-09-24得票数 0
我们如何在这样的模型中输入嵌入(如word2vec )？我知道我们可以进行嵌入查找，但是根据API encoder_input_data是一个大小为batch_size x input_size的2D张量列表。如何在此设置中使用其各自的单词嵌入来表示每个单词？甚至连embedding_rnn_seq2seq也在内部提取嵌入。如何将预先计算的单词嵌入作为输入？
我们如何通过API
浏览 1提问于2016-07-31得票数 0
我只是在努力找出如何在keras/tensorflow嵌入层中为OOV单词使用快速文本词向量。外面什么都没有。也许有人也想到了这一点，并给了我一些提示？通过词嵌入查找的方式通过像tf.nn.embedding_lookup(word_embeddings，x)这样的索引工作我想象一个函数，它可以自定义地为OOV单词的UNK索引分配一个
浏览 1提问于2019-06-01得票数 2
我知道Elmo使用CNN而不是字符嵌入字符。然而，我不明白在高速公路网络中，字符嵌入是如何与单词嵌入连接在一起的。在Elmo论文中，大多数评估将Glove用于单词嵌入和CNN字符嵌入一起，这是有意义的，因为他们提到了单词嵌入。但是对于像TF-Hub中的模型这样的预训练模型，我们在公路层中使用哪些词嵌入来连接字符嵌入？ 如果可以的
浏览 16提问于2020-09-02得票数 0
我试图理解spaCy是如何在文本中识别实体的，但我一直未能找到答案。从 on Github和上可以看出，spaCy使用文本中的许多特性，如POS标记、前缀、后缀以及文本中的其他字符和基于单词的特性来训练平均感知器。但是，代码中没有任何地方显示spaCy使用GLoVe嵌入(尽管句子/文档中的每个单词似乎都有它们，如果它们存在于GLoVe语料库中)。
这些现在已经被应用到网络
浏览 3提问于2017-06-12得票数 20
当h3标记中的文本溢出我的容器时，它会换行到另一行中，同时默认将单词放在一起。我想要嵌入一个内联图像，它连接到它之前的单词，这样当发生换行时，它就被视为该单词的一部分。需要如示例中所示，太阳图标会被换成一行，而我希望将它作为单词‘’的一部分来处理，这样页面就会把‘需要’这个单词用太阳图标换成一行。
浏览 6提问于2017-07-19得票数 3
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我试图理解深层次学习模式的嵌入概念。然而，最近我看到了大量的博客文章，上面写着ELMo、BERT等关于上下文嵌入的文章。单词嵌入与上下文嵌入有什么不同？
浏览 0提问于2020-06-08得票数 12
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如何在预训练的ELMO嵌入中获得给定单词的相似单词？例如:在Glove中，我们使用glove_model.most_similar()来查找最相似的单词及其对任何给定单词的嵌入。
浏览 13提问于2019-04-17得票数 4
使用word2vec，可以通过以下方式查找单个单词的相似度得分/最相似的单词model.similarity('man', 'woman')model.most_similar('battery life')
model.similarity('battery life', 'battery')
浏览 1提问于2017-02-13得票数 0
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我们可以在ML模型中添加其他特性和文本吗？比如将文本和其他特性作为一种输入，将它们组合起来并预测输出值。由于模型可以更好地学习，如果给予一些额外的特征，与文本从tf-以色列国防军向量矩阵。我们能否将其他特征与tf-以色列国防军向量矩阵一起输入到ML模型或DL模型中。
浏览 0提问于2020-03-08得票数 0
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我正确地使用了字嵌入吗？
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核心问题:使用字嵌入表示文本的正确方法?
使用文本中的单词查询M以获得相应的向量。因此，如果tweet (T)是"Hello“，而M给出了向量V1和V2来表示单词”Hello“和”world“。如果我遵循上面的规则，那么我的数据集就是向量(它们是<em
浏览 5提问于2016-03-03得票数 2
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但我不知道如何将数字列合并到这里的模型中。我确信我不能将数字列传递到Count Vectorizer中。或者，我是否可以遵循数据阵营模型，在模型中执行文本字段，然后使用公式合并评级？如果是，我仍然无法根据经纬度计算距离
浏览 27提问于2021-02-27得票数 0
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在Word2vec中，我们可以用单词代替句子来进行模型训练吗？是句子标记模型= Word2Vec(sentences=gberg_sents，size=64，sg=1，window=10，min_count=5，seed=42，workers=8)
就像这样，我们还可以使用单词标记吗
浏览 0提问于2019-04-30得票数 0
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如何评估查询对特定文档的重要性？
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我有两个单词列表： q = ['hi', 'how', 'are', 'you']
doc2 = ['how', 'is', 'it'
浏览 20提问于2019-06-03得票数 0
我有一个包含单词嵌入的pandas数据帧。单词是列名。为了得到句子的最终嵌入，我这样做：a = df[st].sum(axis=1)
当所有术语都出现在数据帧中时，这种方法效果很好。但是，当数据帧中不存在该列时，它会引发一个键错误。目前，我对每一项都进行了循环，并进行了try操作。我想避免循环，在一行中做事情。熊猫有没有提供同样的选
浏览 14提问于2019-10-25得票数 1
假设我有两个单词列表，list2 = ['Cat', 'Dog', 'Eagle', 'Elephant我想创造一个这样的情节：Dog -> DogGiraffe > Elephant
Monke
浏览 2提问于2018-04-10得票数 1
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训练一些嵌入，保持其他的固定
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我用Keras做序列分类，使用RNN和嵌入。我的序列有点奇怪。我有混合了特殊符号的单词。单词与固定的、预训练的嵌入相关联，但特殊的符号嵌入必须在训练期间进行修改。在学习过程中的嵌入层中，我如何在更新其他嵌入的同时保持某些嵌入的固定？有没有办法屏蔽那些不应该修改的索引？或者这是自定义嵌入层的情况？
浏览 11提问于2016-08-15得票数 1
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什么是词嵌入中的维度？
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我想了解在单词嵌入中“维度”是什么意思。
当我在NLP任务中以矩阵的形式嵌入一个单词时，维度扮演了什么角色？有没有可视化的例子可以帮助我理解这个概念？
浏览 2提问于2017-07-30得票数 13
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我正在探索深度学习方法，尤其是LSTM来预测下一个单词。假设，我的数据集如下所示:每个数据点包含7个特征(7个不同的单词)(这里是A)，长度不同。我的问题是如何使用嵌入层来解决我的问题。实际上，我不太了解嵌入(为什么、何时和如何工作)，我只知道一个热向量不包含太多信息。我想知道嵌入是否能提高准确性。(至少对我的情况而言，嵌入的使用是否合乎逻辑)
浏览 1提问于2019-05-28得票数 1
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我是数据科学的新手，我试图从很长一段时间内理解'Word2Vec‘的方法。有人能简单地解释一下吗？此外，通过“Word2Vec”方法可以解决哪些问题？
浏览 0提问于2017-08-30得票数 2
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