gensim

16зной

4ответ

Устный сумму TF-IDF десятков слов между документами

Во-первых, давайте извлекать результаты TF-IDF за срок за документ: from gensim import corpora, models, similarities documents = ["Human machine interface for lab abc computer applications",

python statistics nlp tf-idf gensim 2017-02-16

---

1зной

1ответ

Извлечь матрицу вероятностей словесных слов в gensim LdaModel

У меня есть модель LDA и вероятности документа. # build the model on the corpus ldam = LdaModel(corpus=corpus, num_topics=20, id2word=dictionary) # get the document-topic probabilities theta, _ = l

python gensim lda topic-modeling 2017-02-17

---

3зной

1ответ

gensim word2vec - размеры массива при обновлении с онлайн-встраиванием слов

Word2Vec от gensim 0.13.4.1 для обновления векторов векторов «на лету» не работает. model.build_vocab(sentences, update=False) отлично работает; однако model.build_vocab(sentences, update=True) не

python numpy gensim 2017-02-21

---

0зной

1ответ

Как построить модель Doc2Vec, используя объект «итерабельный»

У моего кода заканчивается память из-за вопроса, который я задал в this page. Затем я написал второй код, чтобы иметь итеративный alldocs, а не все-в-памяти alldocs. Я изменил свой код на основе объяс

python iterator gensim doc2vec 2017-02-21

---

0зной

1ответ

Gensim LDA alpha-parameter

Я попробовал три варианта по умолчанию для alpha в реализации lda gensim и теперь задаюсь вопросом о результате: Сумма вероятностей по темам по всем документам меньше, чем количество документов в корп

gensim lda 2017-02-21

---

0зной

1ответ

Что такое параметр «null_word» в gensim Word2Vec?

Объект Word2Vec в gensim имеет параметр null_word, который не поясняется в документах. класс gensim.models.word2vec.Word2Vec (предложения = нет, размер = 100, альфа = 0,025, окна = 5, min_count = 5, m

python null deep-learning gensim word2vec 2017-02-22

---

1зной

1ответ

Сохранить gensim Word2vec модель в двоичном формате .bin с save_word2vec_format

Я тренирую свою собственную модель word2vec, используя разные данные. Чтобы реализовать полученную модель в моем классификаторе и сравнить результаты с исходной предварительно обученной моделью Word2v

python attributes nlp gensim word2vec 2017-02-22

---