我已经使用gensim在我自己的语料库上训练了一个doc2vec和相应的word2vec。我想使用带有单词的t-sne来可视化word2vec。如图所示,图中的每个点也带有"word“。
我在这里看到了一个类似的问题:
在它后面,我有这个代码:
导入gensim将gensim.models导入为g
from sklearn.manifold import TSNE
import re
import matplotlib.pyplot as plt
modelPath="/Users/tarun/Desktop/PE/doc2vec/model3_100_newCorpus60
我已经创建了一个word2vec模型,并使用TSNE和matplotlib对特定术语的前n个相似单词进行了可视化。我不明白的是,当我多次运行它时,相同的单词被绘制到不同的位置,即使每次单词和向量都是相同的。为什么会这样呢?我有一种感觉,这与TSNE降低向量维数的方式有关。如果是这样的话,使用这种可视化方法真的可靠吗?因为每次都是不同的。 model = Word2Vec.load("a_w2v_model")
topn_words_list = [x[0] for x in model.wv.most_similar("king",topn=3)]
topn
我想在mnist数据集上使用t算法进行维数约简,稍后我想使用简化后的数据进行可视化(可能的聚类或分类),下面是我的代码:
`import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
df =pd.read_csv('mnist_train.csv')
y =df['label
我正在尝试可视化我从亚马逊评论语料库创建的word2vec .....我采样了大约5k个正面和5k个负面rows....the分数列,其中包含评论是正面还是负面.下面是我的代码:**
For avg w2v i did this…(list of sent contains the avg w2v for each review)
w2v_model=gensim.models.Word2Vec(list_of_sent,min_count=5,size=50, workers=4)
Y = w2v_model[w2v_model.wv.vocab]
tsne = TSNE(n_compone
我想在一个简单的向量空间图中画出不同单词之间的相似性。我已经使用gensim提供的模型word2vec计算了它们,但我在文献中找不到任何图形示例。我的代码如下:
## Libraries to download
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
from gensim import corpora, models
import gensim
import json
import nltk
i
像在1中一样,the的工作原理是逐步减少Kullback (KL)散度,直到满足一定的条件为止。
The的创建者建议使用KL差异作为可视化的性能标准:
您可以比较the报告的Kullback-莱布勒分歧。运行10次t-SNE,并选择KL散度最小的2解是非常好的。
我尝试了两个t实现:
python:sklearn.manifold.TSNE()。
R:tsne,来自library(tsne)。
这两种实现,在设置详细信息时,都会为每次迭代打印错误(Kullback散度)。但是,他们不允许用户获取这些信息,这在我看来有点奇怪。
例如,代码:
import numpy as np
from sk
我是NLP的新手。我有一个点评数据集。我在yelp-review的文本栏中使用了word2vector嵌入。我使用K-means和PCA对数据进行可视化,得到了6个分离良好的聚类。现在我想知道,这六个集群代表了什么。换句话说,我想看看哪些“单词”属于集群0,以此类推。我用过这段代码,但输出的单词很多。
for i, word in enumerate(words):
print (word + ":" + str(labels[i]))
标签是k-means标签。我正在考虑一个关于K-means聚类标签的单词云的想法。
请告诉我该怎么做好吗?
我还拍了一张照片的数据
我试图绘制一个散点图,其中散点图中的每个点应该对应于我的选择的给定颜色的一个特定的颜色。mpl文档指出,如果我设置如下内容:
color = '0.7'
它给了我一层灰色,与0.7的比例强度。我从一个值介于0到1之间的数组读取颜色的强度,每个值对应于散点图中该点的强度。我的代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import math
tsne_embeddings = np.load("tsne_embeddings.npy")
lab
我无法在我的Windows机器上安装tsne包。我按照的说明安装了适用于Python的tsne包。但pip install tsne或pip install git+https://github.com/danielfrg/tsne.git都可以工作。错误消息是
tsne/bh_sne_src/quadtree.cpp(12) : fatal error C1083: Cannot open include file: 'cblas.h': No such file or directory
error: command 'C:\\Users\\
我正在尝试使用searborn facetgrid可视化MIST数据集的t-SNE,但在绘图时遇到错误。以下是代码和错误 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn import datasets
from sklearn import manifold
%matplotlib inline
data = datasets.fetch_openml('mnist_784',
version=1,
r
我已经从下载了预先训练过的单词嵌入模型,我想要可视化句子中存在的单词的嵌入。我有两句话:
sentence1 = "Four people died in an accident."
sentence2 = "4 men are dead from a collision"
我具有从上面的链接加载嵌入文件的功能:
def load_data(FileName = './EN-wform.w.5.cbow.neg10.400.subsmpl.txt'):
embeddings = {}
file = open(FileName,
在我的代码中,我只想创建包含[tsne_results_50,tsne_results_30,tsne_results_50,tsne_results_100]的tsne_results列表。但我不能,因为上面写的是Cannot assign to literal。我怎么才能修复它? perplexity_values=[5,30,50,100]
tsne_results=[]
for value in perplexity_values:
tsne = TSNE(n_components=2, verbose=1, perplexity=value, n_iter=250)
f
我需要可视化这个数据集。我首先收到一个错误,说我有多个dtype,所以我尝试将low_memory设置为False。但是,我找不到正确的语法。
import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.manifold import TSNE
import io
from google.colab import files
upload