我目前正在学习Python3.6中的gensim doc2model,以查看句子之间的相似性。我创建了一个模型,但当我输入一个明显存在于训练数据集中的单词来查找相似的单词/句子时,它会返回KeyError: "word 'WORD' not in vocabulary"。它会自动跳过一些对定义句子不是很重要的单词吗?或者这只是一个bug或者别的什么?非常感谢,如果我可以有任何方法来涵盖所有出现在数据集中的单词。谢谢。
在一个特定的单词之前,我们可以通过regex搜索最多3个单词的数值,比如years吗?在下面的示例中,我在years之前搜索一个单词,它可以工作,但是如果查看第三个元素,它会返回more。这里我需要2代替。XX or more years的模式不是固定的,因此我试图在years之前找到最多3个单词的数值
Description <- c("Candidate having bachelor degree. Minimum 5 years in R", "Excellent academic background plus 3 years of experience
我有一个有文字和描述的数据。要求检查单词列中的任何单词是否存在于描述中。基本上,我们必须对所有的描述运行所有的单词,如果这些词存在,我们必须在描述中超链接这些单词。
我试过gsub,如代码所示。这是一个例子。实际数据约为30k行。
data = data.frame("word"=c('python py', 'java'),
"description"=c('Java is a statically typed and Python py is a dynamically typed', 'java
我有一个像['like','Python']这样的单词列表,我想加载这些单词的预先训练过的手套单词向量,但是Glove文件太大了,有什么快速的方法吗?
我试过什么
我遍历了文件的每一行,以查看单词是否在列表中,并将其添加到dict中。但是这个方法有点慢。
def readWordEmbeddingVector(Wrd):
f = open('glove.twitter.27B/glove.twitter.27B.200d.txt','r')
words = []
a = f.readline()
w
我使用wang2vec ()预训练了一个单词嵌入,并通过gensim将其加载到python中。当我试图得到一些单词的向量时,我显然得到了:
KeyError: "word 'kjklk' not in vocabulary"
因此,我考虑在词汇表中添加一个项来映射oov (Oov)单词,比方说<OOV>。由于词汇表是Dict格式的,所以我只需添加项{"<OOV>":0}。
但是,我搜索了一项词汇
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(w2v_ext,