我试图通过网络在R环境中运行Python的gensim包。更具体地说,我正在尝试构建一个doc2vec模型,为此需要准备一个标记和标记集。
TaggedDocument函数是我遇到问题的地方。下面是我试图在R中复制的python的一个例子:
import pandas as pd
import numpy as np
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
from nltk.tokenize import word_tokenize
data = ["this is the first sentence
我想比较两个字符串之间的相似性,我可以用word2vec模型或gensim中的doc2vec模型来计算wmd距离。但我不能理解doc2vec模型的wmd是如何工作的。
def preprocess(doc):
return doc.lower().split()
s1 = 'i would like five rooms'
s2 = 'i would like four rooms'
s1 = preprocess(s1)
s2 = preprocess(s2)
model1 = gensim.models.KeyedVectors.load
我正在用doc2vec实现一个简单的gensim,而不是a word2vec
我需要删除停止词,而不丢失正确的顺序列表的列表。
每个列表都是一个文档,正如我对doc2vec所理解的,模型将有一个TaggedDocuments列表作为输入。
model = Doc2Vec(lst_tag_documents, vector_size=5, window=2, min_count=1, workers=4)
dataset = [['We should remove the stopwords from this example'],
['Otherwise th
我正在尝试使用doc2vec进行文本分类,但是在导入之后,当我试图在一个函数中使用它时,它显示doc2vec in not defined。请帮助我确定应该安装哪些库才能使用doc2vec。
这里我有两个列,分别叫做Action(文本或句子)和Category(实际标签)。
from gensim.models import Doc2Vec
import gensim
from gensim.models.doc2vec import TaggedDocument
def label_sentences(corpus, label_type):
labeled = []
for
我正在尝试使用gensim的doc2vec来创建一个模型,该模型将被训练成一组文档和一组标签。标签是手动创建的,需要将其放入培训程序中。到目前为止,我有两个列表:一个句子列表,以及一个与该句子对应的标签列表。我需要特别使用doc2vec。以下是我迄今所尝试过的。
from gensim import utils
from gensim.models import Doc2Vec
tweets = ["A tweet", "Another tweet", "A third tweet", ... , "A thousandth-somet
我试图使用doc2vec制作gensim示例的文档向量。我通过了TaggedDocument,它包含9个文档和9个标记。
from gensim.test.utils import common_texts
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
idx = [0,1,2,3,4,5,6,7,100]
documents = [TaggedDocument(doc, [i]) for doc, i in zip(common_texts, idx)]
model = Doc2Vec(documents, vector_