首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有办法在词汇量达到2000000个时停止在gensim.WikiCorpus中创建词汇表?

在gensim.WikiCorpus中创建词汇表时,可以通过设置参数max_vocab_size来限制词汇表的大小。该参数指定了词汇表中最多包含的词汇数量。当词汇量达到指定的数量时,gensim.WikiCorpus会自动停止创建词汇表。

例如,可以将max_vocab_size设置为2000000,即最多包含2000000个词汇:

代码语言:txt
复制
from gensim.corpora import WikiCorpus

wiki_corpus = WikiCorpus('path_to_wiki_dump.xml')
wiki_corpus.dictionary.max_vocab_size = 2000000

for text in wiki_corpus.get_texts():
    # 处理文本数据
    pass

# 词汇表会在达到2000000个词汇时停止创建

这样,当词汇表中的词汇数量达到2000000时,gensim.WikiCorpus会停止创建词汇表,从而实现在词汇量达到2000000个时停止创建词汇表的目的。

需要注意的是,gensim.WikiCorpus是基于维基百科语料库的,因此在使用时需要提供维基百科的XML文件作为输入。另外,gensim.WikiCorpus还提供了其他参数和方法,可以根据具体需求进行调整和使用。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Google 搜索的即时自动补全功能究竟是如何“工作”的?

但是,如果词汇量规模较大,效率就太低了。 一个更好的实现方式是:让词汇按字典顺序排序。借助二分搜索算法,可以快速搜索有序词汇表的前缀。...由于二分搜索的每一步都会将搜索的范围减半,因此,总的搜索时间与词汇表单词数量的对数成正比,即时间复杂度是 O(log N)。二分搜索的性能很好,但有没有更好的实现呢?当然有,往下看。...例如,在上图的前缀树,前缀 ne 对应于从子节点取左边缘 N 和唯一边缘 E 的路径。然后可以通过继续遍历从 E 节点可以达到的所有叶节点来生成补全列表。...图中,ne 的补全可以是两个分支:-ed 和 -sted。如果在数找不到由前缀定义的路径,则说明词汇表不包含以该前缀开头的单词。...可以看出,最小化前缀树 DFA 可以很大程度上减少数据结构的大小。即使词汇量很大,最小化 DFA 通常也适合在内存存储,避免昂贵的磁盘访问是实现快速自动补全的关键。

2.3K10

神经机器翻译的Subword技术

OOV词是语料库未出现的词,而rare词是语料库中出现次数很少的词。翻译这些未知单词,这些单词将被替换为无用的标记。因此,这些无意义的符号破坏了句子结构,增加了歧义使翻译变得更糟。...步骤1:初始化词汇表 步骤2:对于词汇表的每个单词,附加单词标记的结尾 第3步:将单词拆分为字符 步骤4:每次迭代,获取最频繁的字符对并将其作为一个令牌合并,然后将此新令牌添加到词汇表...步骤5:重复步骤4,直到完成所需的合并操作数量或达到所需的词汇量 ?...子词的损失表示为:当从词汇表删除该子词,上述可能性L会递减多少。 步骤5:按损失对子词进行排序,并保留前n%个子词。子词应使用单个字符,以避免出现词汇问题。...步骤6:重复步骤3至5,直到达到步骤2定义的所需词汇量。 准备种子词汇的最常见方法是使用语料库中最常见的子字符串和字符。这种基于unigram语言模型的子词分割由字符,子词和词组成。

76631

使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型

让我们讨论一下PyTorch的一些令人难以置信的特性,这些特性使它不同于其他框架,特别是处理文本数据。 1. 处理词汇表外单词 文本分类模型根据固定的词汇量进行训练。...但在推理过程,我们可能会遇到一些词汇表没有的词。这些词汇被称为词汇量外单词(Out of Vocabulary),大多数深度学习框架缺乏处理词汇量不足的能力。...为了处理词汇量不足的单词,PyTorch支持一个很好的功能,它用未知的token替换训练数据的稀有单词。这反过来又帮助我们解决了词汇量不足的问题。...两个特殊的标记(称为unknown和padding)将被添加到词汇表 unknown标记用于处理词汇表的单词 padding标记用于生成相同长度的输入序列 让我们构建词汇表,并使用预训练好的嵌入来初始化单词...让我来解释一下这两个函数的用例 Init:每当创建类的实例,都会自动调用Init函数。因此,它被称为构造函数。传递给类的参数由构造函数初始化。

2K20

ACL2021最佳论文VOLT:通过最优转移进行词表学习

本文建议通过同时考虑熵和词汇量大小来探索自动词汇化,而无需昂贵的试验训练。这并不容易,主要因为: 难以找到一个合适的目标函数。词表大语料库熵下降,但更稀疏却不利于模型学习。...本文提出 Vocabulary Learning approach via Optimal Transport,简称「VOLT」,可以通过考虑语料库熵和词汇量大小多项式时间内给出合适的词汇量。...具体而言: 首先借用了经济学边际效用的概念,使用 MUV(词汇的边际效用)作为评估方法。形式上,MUV 被定义为熵对词汇量大小的负导数。...论文采用合并规则来分割原始文本,类似于 BPE,如果合并后的 Token 词汇表,两个连续的 Token 将合并为一个。...讨论 带有 VOLT 生成的词汇表的简单基线达到 SOTA 结果,换句话说,简单的基线可以通过定义明确的词汇表获得良好的结果。

1K30

看美剧英文字幕学英语的利器——“深蓝英文字幕助手”简介

于是2011年年底开始了学习英语的课程,在学习的过程,外教经常会放英剧美剧给我们看,看了以后回答问题,讲解,挺有意思的。...那么我能不能根据我的实际词汇量,对字幕就行修改,如果是认识的单词,那么就不管,如果是不认识的单词,那么就给出其中文意思,这样能够便于理解整个句子,而且潜移默化慢慢的提高词汇量。...选中后就会把这些等级的词汇记录到已认识的词汇表(如果有些词不认识,可以通过用户词汇管理功能进行调整). 2.提供生词本导入功能,如果用户是开心词场,有道词典之类的软件的用户,那么可以将这些软件的记录导入到这个程序...这个我之前的处理办法很复杂,现在的处理办法很高效,很实用。 2.如何知道一个词是人名/地名。...有些单词既可以做动词用,也可以做名词用,当名词和动词的意思完全不一样,这是一个问题。比如book,可以做n.那么就是书的意思,也可以做v.那么就是预定的意思。

60320

你知道词袋模型吗?

作者:王抒伟 编辑:赵一帆 前 言 词袋模型是一种使用机器学习算法建模文本表示文本数据的方式; 易于理解和实现,并且语言建模和文档分类等问题上取得了巨大成功...第2步:设计词汇表 现在我们可以列出模型词汇表的所有单词。...稀疏向量在建模需要更多的存储器和计算资源,并且大量的位置或维度可以使建模过程对于传统算法非常具有挑战性。 因此,当使用词袋模型,存在减小词汇量的压力的压力。...更复杂的方法是:创建分组词的词汇表; 这既改变了词汇表的范围,又允许词袋从文档捕获更多的含义。 在这种方法,每个单词或标记称为“gram”。反过来,创建双字对词汇表称为二元组模型。...a bag-of-bigrams 表示比词袋更强大,并且许多情况下证明是相当有效的。 05 打分词 一旦选择了词汇表,就需要对示例文档单词的出现进行评分。

1.3K30

Kaggle word2vec NLP 教程 第三部分:词向量的更多乐趣

如果你看它的背后,第 2 部分训练的 Word2Vec 模型由词汇表每个单词的特征向量组成,存储一个名为syn0的numpy数组: >>> # Load the model that we created...由于每个单词都是 300 维空间中的向量,我们可以使用向量运算来组合每个评论的单词。 我们尝试的一种方法是简单地平均给定的评论的单词向量(为此,我们删除了停止词,这只会增加噪音)。...但是,当我们尝试以这种方式加权我们的单词向量,我们发现没有实质的性能改善。 从单词到段落,尝试 2:聚类 Word2Vec 创建语义相关单词的簇,因此另一种可能的方法是利用簇单词的相似性。... K-Means ,我们需要设置的一个参数是“K”,或者是簇的数量。 我们应该如何决定要创建多少个簇? 试错法表明,每个簇平均只有5个单词左右的小簇,比具有多个词的大簇产生更好的结果。...现在,每个单词的聚类分布都存储idx,而原始 Word2Vec 模型词汇表仍存储model.index2word

46930

深度学习初探:使用Keras创建一个聊天机器人

现在我们已经知道了数据结构,我们需要构建它的词汇表自然语言处理模型词汇表一般是是模型知道并理解的一组单词。...如果在构建词汇表之后,模型句子中看到一个不在词汇表的单词,它将在其句子向量上给它一个0值,或者将其表示为未知。 VOCABULARY: '.', '?'...我们要建立一个词汇表,我们应该只使用训练数据;测试数据应在机器学习项目的最开始与训练数据分开,直到需要评估已选择和调整的模型的性能才触及。 构建词汇表后,我们需要对数据进行向量化。...神经网络:构建模型 创建网络的第一步是Keras创建输入的占位符,我们的例子是情节和问题。训练集批次被放入模型之前,由它们来占位。 ? 它们必须与要提供的数据具有相同的维度。...如果我们创建占位符不知道批数据,可以将其留空。 现在我们要创建文章A,C和B中提到的嵌入。嵌入将整数(单词的索引)转换为考虑了上下文的维度向量。

1.4K20

Keras文本分类实战(上)

一种常见方法是计算每个句子每个单词的频率,并将此计数与数据集中的整个单词组相关联。首先从创建词汇开始,收集好的词汇库NLP也被称为语料库。...然后为每个句子创建向量,并计算词汇表的每个词的频次,得到的向量将具有词汇表的长度和词汇表每个单词的次数,该向量也被称作特征向量。...由于训练期间没有可用的测试数据,因此仅使用训练数据创建词汇表。...每个样本有1714个维度,这也是词汇量的大小。此外,可以看到得到的是一个稀疏矩阵。 CountVectorizer执行词语切分,将句子分成一组单词列表,正如之前词汇表中看到的那样。...这个时刻也是阻止模型的一个好时机,可以提前停止训练(early stop)。 注意:训练神经网络,应该使用单独的测试和验证集。

96630

NLP BERT GPT等模型 tokenizer 类别说明详解

这个方案平衡了词汇量和语义独立性,是相对较优的方案。它的处理原则是,常用词应该保持原状,生僻词应该拆分成子词以共享token压缩空间。 2...., "g", "h", "n", "p", "s", "u"] 根据规则,我们分别考察2-gram,3-gram的基本字符组合,把高频的ngram组合依次加入到词汇表当中,直到词汇表达到预定大小停止。...训练,计算loss的公式为: 假设训练文档的所有词分别为 ,而每个词tokenize的方法是一个集合 。...如果从词汇表删除部分词,则某些词的tokenize的种类集合就会变少,log(*)的求和项就会减少,从而增加整体loss。...,并没有看到多字词的形式 分词流程与代码分析如下: BertTokenizer类关系如下 image.png 代码查看 主要做了两件事情: 根据参数控制来对输入文本做基础分词(basic_tokenizer

16.8K116

谷歌Gemma介绍、微调、量化和推理

google的报告还详细介绍了模型的架构: 可以处理多达8k个令牌的上下文。...它比Llama 2的词汇量大8倍,比Qwen-1.5的词汇量大1.7倍,而Qwen-1.5的词汇量已经被认为非常大了。除了词汇表大小之外,Gemma架构非常标准。...这里猜测原因如下: 由于词汇表非常大,需要对模型进行更长的训练,以便更好地学习词汇表中所有标记的嵌入。扩大训练的token后损失应该还是降低的,这也与词汇表非常大相对应。...大多数任务,Gemma 7B比其他模型获得了更好的分数。但是这里有2个问题: 1、我们还是要对这些基准分数持保留态度。因为谷歌没有告诉我们是如何计算这些分数的。...这种文字游戏说明谷歌AI赛道上的确使落后并且着急了,而且目前还没有任何的办法进行超越。

1.8K10

【LLM系列之Tokenizer】如何科学地训练一个LLM分词器

人们认为他们神经网络的较低级别学习句法知识,然后在他们开始研究更具体的语言领域信号(例如医学与技术培训文本)较高级别学习语义知识。...当我们在这里进行不同的迭代,我们可以看到这个数字发生变化: 正如上图所看到的,当我们开始合并,词汇的数量最初会增加。然后它在 34 处达到峰值并开始下降。...对于我们这里的例子,我们 70 次迭代和 18 个标记处停止。事实上,我们已经从单个字符标记的起点重新创建了原始单词。最终的词汇列表如下所示: 这看起来很熟悉吗?...现实世界的例子,数据集的词汇量应该大得多,那么你将无法为词汇表的每个单词都分配一个字符。...现在,简要总结一下: BPE:只是使用出现的频率来识别每次迭代的最佳匹配,直到它达到预定义的词汇量大小。

2.7K30

Google开源了可加速文本生成的AI模型LaserTagger

但是它们并不完善,因为它们需要大量的训练数据才能达到可接受的性能水平,而且它们通常逐字生成输出(这会使它们固有地变慢)。...添加的短语来自受限制的词汇表,该词汇表已经过优化,可以最大程度地减少词汇量,并增加训练示例的数量。...添加到目标文本的唯一必要单词仅来自词汇表,从而避免了模型添加任意单词并减轻了模糊的问题(即,产生输入文本不支持的输出)。...该团队写道:“ LaserTagger的优势大规模应用时变得更加明显,例如,通过减少响应的长度并减少重复性,改进了某些服务语音应答的格式。...高推理速度使该模型可以插入现有技术堆栈,而不会在用户端增加任何明显的延迟,而改进的数据效率可以收集多种语言的训练数据,从而使来自不同语言背景的用户受益。”

81020

Kaggle word2vec NLP 教程 第一部分:写给入门者的词袋

处理标点符号,数字和停止词:NLTK 和正则表达式 考虑如何清理文本,我们应该考虑我们试图解决的数据问题。对于许多问题,删除标点符号是有意义的。...这样的词被称为“停止词”;英语,它们包括诸如“a”,“and”,“is”和“the”之类的单词。方便的是,Python 包内置了停止词列表。...")] print words 这会查看words列表的每个单词,并丢弃停止词列表中找到的任何内容。...要限制特征向量的大小,我们应该选择最大词汇量。下面,我们使用 5000 个最常用的单词(记住已经删除了停止词)。...请注意,当我们使用词袋作为测试集,我们只调用transform,而不是像训练集那样调用fit_transform。 机器学习,你不应该使用测试集来拟合你的模型,否则你将面临过拟合的风险。

1.5K20

Tokenization 指南:字节对编码,WordPiece等方法Python代码详解

本节将深入研究大多数用户处理NLP任务不需要手动处理的代码的内部工作原理。还将介绍标记器库自定义基标记器类的步骤,这样可以需要为特定任务专门构建标记器。...d)创建合并规则 当每个字符对的频率已知,最频繁的字符对被添加到词汇表词汇表现在由符号的每个字母以及最常见的字符对组成。这也提供了一个模型可以使用的合并规则。...重复步骤c和d,找到更多合并规则,并向词汇表添加更多字符对。这个过程一直持续到词汇表大小达到训练开始指定的目标大小。...然后重复步骤c和d,找到更多合并规则,并向词汇表添加更多字符对。这个过程一直持续到词汇表大小达到训练开始指定的目标大小。...通过计算每个标记被删除后模型的损失,可以找到词汇表中最没用的标记。这可以迭代地重复,直到词汇表大小减少到只剩下训练集语料库中最有用的标记。

31810

脑机接口最新研究:失语瘫痪者每分钟“说”出近30字符,平均错误率仅8.23%

在此次工作,研究团队通过设计其系统解码与音标字母相关的脑活动,将此前的方法拓展到了更大的词汇量,并提高了拼写速度和准确性。...测试参与者尝试无声地说出每个字母发音,新系统能够解码参与者的脑活动,整个拼写过程如下图所示。...句子拼写试验开始,参与者试图默念一个单词来主动激活拼写器(图 a),整个任务过程,新系统从电极记录的皮层数据实时提取神经特征(高伽马活动和低频信号),麦克风信号表明执行任务期间没有声音输出(...进一步的实验,研究团队发现,这一方法可以推广到包含 9000 多个单词的词汇表,平均错误率也只有 8.23%。...未来,研究团队还需要继续研究该方法是否能在更多患者达到同样或者更好的效果。

34730

【数据集】LVIS:大规模细粒度词汇级标记数据集 ,出自FAIR ,连披萨里的菠萝粒都能完整标注

至关重要的是,测试每个图像相对于组成数据集的子集衡量标准是算法未知的,因此它必须进行预测,使得所有类别都将被评估。...第一次访问,要求标注器用一个点标记一个对象,并使用自动完成文本输入将其命名为类别 c∈V;每次后续访问,显示所有先前发现的对象,并且要求标注器标记先前未标记的类别的对象,或者如果不能发现 V 的更多类别则跳过图像...最后阶段的负例集标注,它将为词汇表的每个类别 c 收集负集 Nc。我们通过随机采样图像 i∈D Pc 来做到这一点,其中 D 是数据集中的所有图像。...我们采样过程将持续到负例集 Nc 达到数据集中图像的 1%的目标大小。从阶段 6 开始,对于每个类别 c∈V,我们具有负例集 Nc,使得该类别不出现在 Nc 的任何图像。...这将减少词汇量,然后我们再次重复这一过程,最后,我们执行次要的手动编辑,得到了包含 1723 个同义词的词汇表,这也是可以出现在 LVIS 的类别数量的上限。

5.4K60

论文解读 Chinese-LLaMA-Alpaca 中文版大语言模型

1 引言 总之,本技术报告的贡献如下: (1)通过原始LLaMA词汇表额外添加20,000个中文标记,我们提高了中文编码和解码效率,提升了LLaMA对中文的理解能力。...① 为了增强分词器对中文文本的支持,我们首先使用SentencePiece中文语料库上训练一个中文分词器,词汇量为20,000。然后,我们将中文分词器与原始LLaMA分词器合并,组合它们的词汇表。...② 为了使模型适应中文LLaMA分词器,我们将词嵌入和语言模型头部从形状 V×H 调整为 V′×H,其中V = 32,000代表原始词汇量,V′ = 49,953是中文LLaMA分词器的词汇量。...我们主要将LoRA适配器整合到注意力模块的权重某些情况下,还包括额外的MLP层。...png-04 5.2 解码的实验设置 我们的实验,我们使用以下解码超参数: png-05 • 上下文大小:我们将上下文大小设置为2048,这决定了模型在生成文本可以同时考虑的最大token数量

82150

使用CNN和Deep Learning Studio进行自然语言处理

AiTechYun 编辑:yxy 当我们听说卷积神经网络(CNN),我们通常会想到计算机视觉。...本文提出的模型一些文本分类任务(如情感分析)实现了良好的分类性能,并从此成为新的文本分类体系结构的标准基准。...与n-grams相比,CNN 表示方面也很有效。拥有大量词汇量,计算超过3-grams的任何东西都会很快变得昂贵。即使谷歌很难提供超过5-grams的东西。...卷积滤波器自动学习好的表示,而不需要表示整个词汇表。使用尺寸大于5的过滤器是完全合理的。 模型 我们将在这篇文章构建的网络大致如下: ? 第一层将单词嵌入到低维矢量。...完成训练后,你可以results选项卡查看结果。验证数据集中,1维和2维conv模型的准确率分别为约87%和75%。 ? ?

72440

斯坦福NLP课程 | 第12讲 - NLP子词模型

1.3 书写系统的单词 [书写系统的单词] 书写系统表达单词的方式上差异有大有小 没有分词 (没有单词间放置空格) 例如中文 大部分的单词都是分开的:由单词组成了句子 附着词 分开的 连续的...复合名词 分开的 连续的 1.4 比单词粒度更细的模型 [比单词粒度更细的模型] 需要处理数量很大的开放词汇:巨大的、无限的单词空间 丰富的形态 音译 (特别是名字,翻译基本上是音译) 非正式的拼写...Cherry, Foster, Bapna, Firat, Macherey, Google AI LSTM-seq2seq 模型,随着深度的增加,特征越强 捷克语这样的复杂语言中,字符级模型的效果提升较为明显...[字节对编码] 有一个目标词汇量,当你达到它的时候就停止 做确定性的最长分词分割 分割只某些先前标记器 (通常MT使用的 Moses tokenizer) 标识的单词中进行 自动为系统添加词汇 不再是基于传统方式的...https://arxiv.org/pdf/1804.10959.pdf [Wordpiece / Sentencepiece模型] BERT 使用了 wordpiece 模型的一个变体 (相对) 词汇表的常用词

70231
领券