doc2vec

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在OS X上的Jupyter筆記本中訓練doc2vec模型時，出現以下錯誤。錯誤對於當前數據集是可重現的（儘管它發生的特定線程發生更改），儘管我已經成功地訓練了其他數據集上的模型。 Exception in thread Thread-82: Traceback (most recent call last): File "/Users/kevinyang/anaconda/lib/pyth

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doc2vec.infer_vector如何在單詞之間進行合併？

我使用列車（..）訓練了一個doc2vec模型，默認設置。這工作，但現在我想知道如何infer_vector結合跨輸入單詞，它只是個別單詞向量的平均值？ model.random.seed(0) model.infer_vector(['cat', 'hat']) model.random.seed(0) model.infer_vector(['cat']) model.infer_ve

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使用gensim訪問docvectors的問題

我試圖使用gensim（ver 1.0.1）doc2vec來獲得文檔的餘弦相似度。這應該是相對簡單的，但我有問題檢索文檔的矢量，所以我可以做餘弦相似度。當我嘗試通過培訓中的標籤檢索文檔時，出現重大錯誤。例如， print(model.docvecs['4_99.txt']) 會告訴我，有作爲4_99.txt沒有這樣的關鍵。但是，如果我打印print(model.docvecs.doctags)

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如何使用spark在AWS羣集上訓練doc2vec

我正在使用python Gensim來訓練doc2vec。是否有可能允許此代碼在AWS（s3）上分發。預先感謝您提前

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文檔向量中的「信息」是什麼使情緒預測工作？基於文件的載體

景氣預測效果很好，作爲例子顯示： https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/blob/develop/docs/notebooks/doc2vec-IMDB.ipynb http://linanqiu.github.io/2015/10/07/word2vec-sentiment/ 我不知道是什麼模式的載體使之成爲可能。我認爲這應該是相似的向量使得某種

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爲什麼gensim doc2vec中單詞或文檔向量之間幾乎所有的餘弦相似性都是正的？

我在gensim中使用Doc2Vec.docvecs.similarity（）計算了文檔的相似度。現在，如果gensim使用餘弦的絕對值作爲相似度度量，或者如果不使用餘弦度量的話，其中大約一半爲負值，那麼我希望餘弦相似度位於[0.0，1.0]的範圍內。但是，我所看到的是一些相似性是否定的，但它們非常罕見 - 小於我在30000套文檔中兩兩相似之處的1％。爲什麼幾乎所有的相似性都是正面的？

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爲什麼預訓練fasttex模型的cosine_similarity在兩個參數之間很高並不相對？

我想知道爲什麼用wiki（韓語）預訓練的'fasttext模型'似乎不能很好地工作！ :( 模型= fasttext.load_model（「./ fasttext/wiki.ko.bin 」） model.cosine_similarity（「 테스트테스트이건테스트문장」，「지금아무관계없는글정말로정말로」）（英文） model.cosine_similarity（「測試的測試，這是測

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Doc2Vec句子聚類

我有多個包含多個句子的文檔。我想通過使用sklearn來使用doc2vec聚類（例如，k-均值）句子向量。因此，這個想法是，類似的句子被分組在一起成幾個集羣。但是，我不清楚是否必須單獨訓練每個單獨的文檔，然後對句子向量使用聚類算法。或者，如果我可以從doc2vec推斷句子矢量，而不需要訓練每個新句子。現在這是我的代碼片段： sentenceLabeled = [] for sentenceI

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Doc2Vec是否學習標籤的表示？

我使用Doc2Vec標籤作爲我的文檔的唯一標識符，每個文檔都有不同的標籤並且沒有語義含義。我使用標籤來查找特定的文檔，以便我可以計算它們之間的相似性。標籤是否會影響我模型的結果？在這tutorial他們談論參數train_lbls=false，這個設置爲false，沒有學習標籤（標籤）的表示。該教程有些過時，我猜這個參數不再存在，Doc2Vec如何處理標籤？

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'Doc2Vec'對象沒有屬性'wv'

當我從pkl文件加載doc2vec模型時，出現此錯誤。 --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-45-5ed9dc71f3a6> in <mod