我试图在r中用手套将文本数据转换成向量,我的计划是平均一个句子的单词向量,但我似乎无法达到单词向量化的阶段。我已经从:和我访问了text2vec的网站下载了gove.6b.50.txt文件和它的父zip文件,并尝试运行他们加载维基百科数据的示例。但我不认为这是我想要的(或者我可能不理解它)。我试图将预先训练好的嵌入加载到一个模型中,这样如果我有一个句子(比如“我爱灯”),我可以迭代这个句子,并将每个单词转化为一个向量,然后我可以用一个类似于矢量法( word )的函数来平均(将未知的单词转换为零)。如何将经过预先训练的嵌入作为我的语料库加载到手套模型中(这就是我完成目标所需要做的吗?)
在论文Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate Bahdanau et. al.中,为什么没有使用Glove或word2vec之类的单词嵌入? 我知道这是一篇2014年的论文,但目前在github上的论文实现也没有使用任何单词嵌入? 对于尝试编码的论文来说,使用单词嵌入是否合理?
如果我想在字符串s的开头添加char,下面的做法是好的吗?
string s = "oo";
char c = 'f';
s = c + s;
在关于"“的问题中,建议这样做的答案不如顶部的答案好,后者建议使用成员函数.insert()。
除了效率之外,还有什么原因(s = c + s没有效率,因为string s的所有内容都必须复制)?
foreach(var name in _cust.Select(s => s.Username).Distinct())
{
var x = _cust.Select(s => s.Username == name); //ERROR HERE
//rest of the code here
}
将引发There is already an open DataReader associated with this Command which must be closed first.异常,但是当我添加.ToList()时不会发生这种情况。
到目前为止,我已经到处找
是谷歌预先训练好的word2vec模型CBO或skipgram。
我们通过以下方式加载预训练模型:
from gensim.models.keyedvectors as word2vec
model= word2vec.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz')
我们如何具体加载预先训练的CBOW或skipgram模型?