word2vec

4зной

1ответ

Как сгенерировать предложение из вектор-функции или слов?

Я использовал модель VGG 16-Layer Caffe для подписи к изображениям, и у меня есть несколько надписей на изображение. Теперь я хочу сгенерировать предложение из этих титров (слов). Я прочитал в статье

deep-learning caffe word2vec lstm recurrent-neural-network 2015-12-28

---

3зной

1ответ

Stanford перчатки: Размер аномалия в glove.twitter.27B.200d

Я скачал Перчатку-твиттер pretrained векторы из http://nlp.stanford.edu/data/glove.twitter.27B.zip Когда я загружаю векторы (с использованием glove.twitter.27B.200d.txt) в памяти я нахожу 900 слов, ве

python nlp stanford-nlp word2vec 2016-01-09

---

4зной

1ответ

Применение word2vec в небольших текстовых файлах

Я совершенно не знаком с word2vec, поэтому, пожалуйста, несите его со мной. У меня есть набор текстовых файлов, каждый из которых содержит набор твитов, между 1000-3000. Я выбрал общее ключевое слово

nlp text-mining word2vec 2016-01-10

---

2зной

3ответ

Убедитесь, что gensim создает ту же модель Word2Vec для разных прогонов по тем же данным

В LDA model generates different topics everytime i train on the same corpus, установив np.random.seed(0), модель LDA всегда будет инициализирована и обучена точно так же. Это то же самое для моделей W

python random gensim word2vec word-embedding 2016-01-16

---

2зной

1ответ

о word2vec most_similar() функция

Я использую метод most_similar(), как показано ниже, чтобы получить все слова, похожие на данное слово: word,score= model.most_similar('apple',topn=sizeofdict) AFAIK, то, что это делает, вычислить к

text-mining gensim word2vec 2016-01-19

---

2зной

2ответ

Это хорошая идея для обучения word2vec с неконтролируемым сканированным текстом из Интернета?

Я хотел бы знать, есть ли вообще хорошая идея для обучения word2vec с текстом, автоматически сканированным из Интернета. В примерах, которые вы можете найти в Интернете, алгоритм всегда тренируется с

java machine-learning word2vec 2016-01-22

---