如何在keras/tensorflow中使用学习过的word2vec？
在Keras/TensorFlow中使用学习过的Word2Vec，可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库和模块：
from gensim.models import Word2Vec
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding- 加载预训练的Word2Vec模型：
word2vec_model = Word2Vec.load('path_to_word2vec_model')这里的path_to_word2vec_model是你已经训练好的Word2Vec模型的路径。
- 获取Word2Vec模型的词向量矩阵：
embedding_matrix = word2vec_model.wv.vectors这里的embedding_matrix是一个二维矩阵，每一行表示一个词的词向量。
- 构建Keras模型，并使用Word2Vec的词向量作为Embedding层的权重：
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=embedding_matrix.shape[0], output_dim=embedding_matrix.shape[1], weights=[embedding_matrix], trainable=False))这里的input_dim表示词汇表的大小，即词向量矩阵的行数；output_dim表示词向量的维度；weights参数用于设置Embedding层的权重，即Word2Vec的词向量矩阵；trainable=False表示Embedding层的权重在训练过程中不可更新。
- 继续构建模型的其他层，完成模型的构建和训练。
需要注意的是，上述步骤中的代码仅为示例，具体的模型架构和训练过程需要根据具体任务进行调整。
Word2Vec的优势在于能够将单词映射为连续的向量表示，从而捕捉到单词之间的语义关系。它在自然语言处理任务中广泛应用，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。
腾讯云相关产品中，可以使用腾讯云AI开放平台的自然语言处理（NLP）服务，如自然语言处理（NLP）API、智能闲聊API等，来进一步处理和应用Word2Vec的结果。你可以在腾讯云官网的AI开放平台中找到相关产品和详细介绍。
参考链接：
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InvalidArgumentError:索引[18，16]= 11905不在[0,11905][节点顺序_1/嵌入_1/嵌入_查找]
tensorflow、nlp、word2vec、embedding、word-embedding
我正在使用TF 2.2.0，并试图创建一个Word2Vec的CNN文本分类模型。但是，无论我如何尝试，模型或嵌入层总是存在问题。我在互联网上找不到明确的解决方案，所以决定问它。
import multiprocessing
modelW2V = gensim.models.Word2Vec(filtered_stopwords_list, size= 100, min_count = 5, window = 5, sg=0, iter = 10, workers= multiprocessing.cpu_count() - 1)
model_save_location = "3000t
浏览 2提问于2020-12-30得票数 1
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如何在嵌入层中微调预训练的嵌入？
python、python-3.x、tensorflow、keras、tf.keras
如何微调在tf.keras中嵌入层中预先训练的嵌入？
# embedding layer with pre trained weights
embedding_layer = layers.Embedding(
input_dim=self.vocab_size + 2,
output_dim=self.emb_size,
embeddings_initializer=initializers.Constant(embedding_matrix),
mask_zero=mask_zero,
trainable=False
)
如果我只是改变了traina
浏览 4提问于2020-10-03得票数 1
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在Keras中嵌入预训练模型的问题
python、tensorflow、keras
我有一个预先训练好的Fasttext模型，我想把它嵌入到Keras中。 model = Sequential()
model.add(Embedding(MAX_NB_WORDS,
EMBEDDING_DIM,
input_length=X.shape[1],
input_length=4,
weights=[embedding_matrix],
trainable=False)) 但它并没
浏览 14提问于2020-03-26得票数 0
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使用Keras的单词嵌入的tfidf加权平均值
tensorflow、keras
我不知道这是怎么可能的，但我想计算一个句子中单词嵌入的加权平均值，比如tfidf分数。 它确实是这样的吗，但只有权重： averaging a sentence’s word vectors in Keras- Pre-trained Word Embedding import keras
from keras.layers import Embedding
from keras.models import Sequential
import numpy as np
# Set parameters
vocab_size=1000
max_length=10
# Generate rando
浏览 37提问于2020-09-21得票数 1
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嵌入模型内与模型外
python、tensorflow、keras、neural-network、word-embedding
在模型内部使用嵌入层与在模型外部使用嵌入层有什么区别？我可以将嵌入层构建到模型中：
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Embedding(input_dim=1000, output_dim=64, input_length=10))
...
model.fit(features, target ...)
我还可以使用模型外部的embdedding生成嵌入式数据，然后将其输入到模型中：
embedding_encoder = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=1000, outp
浏览 8提问于2022-09-06得票数 1
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如何解释word2vec权重的形状？
python、neural-network、keras、deep-learning、word2vec
我正在尝试使用我的word2vec模型中的权重作为keras中神经网络嵌入层的权重。我下面介绍的使用：
word_model = gensim.models.Word2Vec(sentences, size=100, min_count=1,
window=5, iter=100)
pretrained_weights = word_model.wv.syn0
keras_model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=emdedding_size,
浏览 0提问于2018-05-13得票数 1
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利用预训练的word2vec和低LSTM进行单词生成
machine-learning、neural-network、keras、lstm、word2vec
LSTM/RNN可用于文本生成。展示了为Keras模型使用预先训练的GloVe单词嵌入的方法。
如何在Keras模型中使用经过预先训练的Word2Vec单词嵌入？ post确实有帮助。
当模型中提供了单词序列作为输入时，如何预测/生成下一个单词？
尝试了抽样方法：
# Sample code to prepare word2vec word embeddings
import gensim
documents = ["Human machine interface for lab abc computer applications",
浏览 4提问于2017-02-06得票数 26
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如何从概念上思考标记化单词和单词嵌入之间的关系？
r、nlp、keras、text-analysis
我一直在使用JJ Allaire关于在文本处理的神经网络模型()中使用单词嵌入的指南。我搞不懂该模型如何将标记化的单词序列(x_train)与使用整个数据集(而不仅仅是训练数据)定义的单词嵌入联系起来。有没有一种方法可以概念化单词标记如何映射到单词嵌入？否则，像“king”这样的单词如何映射到单词embedding (例如，使用Glove获得)。我正在谈论这些代码块之间的关系：
#building model
history <- model %>% fit(
x_train, y_train,
epochs = 20,
batch_size = 32,
validati
浏览 6提问于2018-05-05得票数 3
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在Keras中进行文本分类时出错
python、nlp、keras、conv-neural-network、word2vec
我正在用Keras做文本分类。首先，我使用Word2Vec创建一个嵌入矩阵，并将其传递给Keras Embedding层。然后我在上面运行Conv1D。这是我正在使用的。下面是我的代码：
from gensim.models import Word2Vec
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.lay
浏览 0提问于2018-03-05得票数 1
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如何正确地使用Keras的嵌入层？
deep-learning、tensorflow、keras、word-embeddings
我有点困惑于如何正确使用Keras中的嵌入层来实现seq2seq (我想在Keras中重建TensorFlow se2seq机器翻译教程 )。我的问题如下：
我理解嵌入层将句子中的单词值转换为固定维长的表示。但我观察到嵌入层有两种不同的用法:一方面(如关于Keras博客的本教程)通过weights参数利用外部预训练的word2vec向量：
from keras.layers import Embedding
embedding_layer = Embedding(len(word_index) + 1,
EMBEDDING_DIM,
weights=[embedding_matrix
浏览 0提问于2017-03-13得票数 7
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用于LSTM模型的KeyError '-f‘Python
python、machine-learning、keras、anaconda、lstm
从embedding_matrix调用的函数。有没有人能解释一下为什么我会收到这个错误，以及我如何解决它。 def getEmbeddingMatrix (word_index, vectorSource):
wordVecSources = {'fasttext' : './vectors/crawl-300d-2M-subword.vec', 'custom-fasttext' :
'./vectors/' + '20news-fasttext.json' }
浏览 52提问于2019-10-13得票数 0
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word2Vec和缩写
python、keras、nlp、word2vec
我正在进行文本分类任务，其中我的数据集包含许多缩写和专有名词。例如：Milka choc.酒吧.
我的想法是使用带有word2vec嵌入的双向LSTM模型。
这是我的问题，如何编码单词，没有出现在字典中？我把预先训练好的向量和随机初始化的向量合并，部分地解决了这个问题。以下是我的实现：
import gensim
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.utils import simple_preprocess
from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors
word_vecto
浏览 1提问于2018-06-18得票数 0
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LSTM Keras函数API层输入形状误差
python、keras、deep-learning、lstm
我试图使用多个输入输出模型构建Keras函数API LSTM层，使用预先训练过的字嵌入来嵌入层。
下面是我的代码：
#sequential padding text data
max_review_length = 300
text_seq_train = sequence.pad_sequences(text_train, maxlen=max_review_length)
text_seq_test = sequence.pad_sequences(text_test, maxlen=max_review_length)
print(text_seq_train.shape)
print
浏览 0提问于2019-07-31得票数 0
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提取三个嵌入层的Keras级联层，但它是一个空列表
python、tensorflow、keras、nlp、word-embedding
我正在构造一个具有多个输入(实际为3)的Keras分类模型来预测单个输出。具体来说，我的3个输入是：
ActorsPlot SummaryRelevant电影特写
输出：
体裁标签
Python代码(创建多个输入keras)
def kera_multy_classification_model():
sentenceLength_actors = 15
vocab_size_frequent_words_actors = 20001
sentenceLength_plot = 23
vocab_size_frequent_words_plot = 1750
浏览 2提问于2019-12-29得票数 1
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2回答
LSTM应该放置在我的CNN为NLP和我如何连接它？
python、tensorflow、keras、conv-neural-network、lstm
我有个问题。我想在我的1D-CNN中使用LSTM来改进我的NLP任务。问题是我不知道把LSTM到底放在哪里。我发现了以下几点。
A CNN LSTM can be defined by adding CNN layers on the front end followed by LSTM layers with a Dense layer on the output.
(资料来源：)
但是，如果我像这样设置它(请参阅下面的代码)，我会得到以下错误
ValueError: Input 0 of layer "lstm_4" is incompatible with the lay
浏览 11提问于2022-10-14得票数 1
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2回答
Tensorflow Keras嵌入层错误:层权重形状不兼容
python、python-3.x、numpy、tensorflow、keras
有没有人能推荐我修复这类错误的最佳路径？我不知道我的尺寸做错了什么。我有一个来自Word2Vec gensim模型的预训练嵌入，我想用它来初始化CNN。对于这个相对简单的问题，很抱歉，但是对于Keras和Tensorflow来说都是非常新的
#CNN architecture
num_classes = num_labels
#Training params
batch_size = 8
num_epochs = 25
#Model parameters
num_filters = 64
weight_decay = 1e-4
kernel_size = 7 #this is th
浏览 229提问于2019-10-25得票数 1
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如何正确使用get_keras_embedding()在Gensim的Word2Vec中？
python、keras、gensim、word2vec、word-embedding
我试图建立一个使用嵌入和RNN的翻译网络。我已经训练了一个Gensim Word2Vec模型，它很好地学习单词联想。但是，我无法理解如何正确地将该层添加到Keras模型中。(以及如何对输出进行“逆嵌入”。但这是另一个已经得到解答的问题:默认情况下，你不能。)
在Word2Vec中，当输入字符串(例如model.wv[‘hello’] )时，会得到单词的向量表示。但是，我认为Word2vec的keras.layers.Embedding层返回的只接受一个热/令牌化输入，而不是字符串输入。但是这些文档并没有解释什么是适当的输入。I不知道如何获得与嵌入层输入1到1对应的词汇表的一个热/标记向量。
下
浏览 1提问于2018-07-24得票数 13
1回答
如何提高LSTM模型的预测和精度？
python、tensorflow、machine-learning、keras、lstm
在使用gensim创建了预嵌入层之后，我的val_accuracy在4600张记录中下降到了45%：
model = models.Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=MAX_NB_WORDS, output_dim=EMBEDDING_DIM,
weights=[embedding_model],trainable=False,
input_length=seq_len,mask_zero=True))
#model.
浏览 1提问于2020-06-07得票数 1
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2回答
如何训练我自己的自定义词嵌入网页？
python、tensorflow、keras、deep-learning、nlp
我有大量的文本数据在多个网页上的产品，我有兴趣出售给客户。我试着在维基百科上使用预先训练过的快速文本词嵌入，但它并没有给我分类任务带来好的结果。可能是因为网站上的文本数据包含了很多技术细节，它不同于维基百科中的文本数据。因此，我想做一些转移学习的词嵌入，保持预先训练的快速文本词嵌入为基础。
我如何使用Keras来训练我自己的自定义单词嵌入到这些网页上？
如何用快速文本预训练嵌入和训练初始化自定义词嵌入？这种初始化是否真的有助于提供更好的单词嵌入？
我更喜欢使用Keras来训练单词嵌入的解决方案。
我知道嵌入有trainable=True选项，不确定如何使用它。
Embeddin
浏览 2提问于2019-01-24得票数 1
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Keras预训练词嵌入中句子词向量的平均化
python、tensorflow、keras、glove
我对凯拉斯很陌生。
我的目标是创建一个神经网络，多分类的情感分析，的推特。
我在Keras中使用了Keras来构建我的模型。
我想在我的模型的第一层(特别是)中使用经过预先训练的单词嵌入。
以下是我目前的模型：
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 300, weights=[embedding_matrix], input_length=max_length, trainable=False))
model.add(LSTM(100, stateful=False))
model.add(Dense(8, input_dim
浏览 0提问于2019-01-16得票数 5
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