gensim

0зной

2ответ

Как получить cython и gensim для работы с pyspark

Я запускаю машину Lubuntu 16.04 с установленным gcc. Я не получаю gensim для работы с cython, потому что, когда я тренирую doc2vec model, он тренируется только с одним рабочим, который ужасно медленно

python python-3.x pyspark cython gensim 2017-02-04

---

3зной

1ответ

Doc2Vec: дифференцировать предложение и документ

Я просто играю с Doc2Vec из gensim, анализируя дамп stackexchange для анализа семантической подобия вопросов для идентификации дубликатов. Учебник по Doc2Vec-Tutorial, кажется, описывает ввод как поме

python gensim doc2vec 2017-02-15

---

1зной

1ответ

Python, LDA: Как получить идентификатор ключевых слов вместо самих ключевых слов с Gensim?

Я применяю метод LDA с помощью Gensim для извлечения ключевых слов из документов. Я могу выделить темы, а затем назначить эти темы и ключевые слова, связанные с документами. Я бы хотел иметь идентифик

python gensim lda 2017-01-20

---

-1зной

3ответ

AttributeError: 'список' объект не имеет атрибута 'ниже' gensim

У меня есть список 10k слов в текстовом файле, как так: G15 KDN C30A Действие Стандартный Air Brush воздуха Разбавление Я пытаюсь преобразовать их в более низкие обсаженных лексемы, используя этот код

python string split gensim 2017-01-24

---

0зной

1ответ

Использование gensim Scipy2Corpus без материализации разреженной матрицы в памяти

У меня есть три массива NumPy, сохраненные на диске в формате .npy, вместе взятые около 40 ГБ (представляющие собой данные о количестве текста из очень большого набора документов). Три массива предста

python numpy scipy sparse-matrix gensim 2017-02-07

---

0зной

1ответ

Запрос на модель Word2vec

Я подготовил модель word2vec на моем наборе данных, используя пакет word2vec gensim. Мой набор данных имеет около 131 681 уникальных слов, но модель выводит векторную матрицу формы (47629,100). Таким

neural-network deep-learning gensim word2vec 2017-02-09

---

3зной

1ответ

Python tf-idf: быстрый способ обновить матрицу tf-idf

У меня есть набор данных из нескольких тысяч строк текста, моя цель - рассчитать оценку tfidf, а затем подобрать косинус между документами, это то, что я сделал с помощью gensim в Python следовал учеб

python nlp tf-idf gensim cosine-similarity 2017-02-13

---