doc2vec

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    gensim LabeledSentence和TaggedDocument

    有什麼區別請幫我理解gensim的TaggedDocument和LabeledSentence如何工作。我的最終目標是使用Doc2Vec模型和任何分類器進行文本分類。我正在關注這個blog！ class MyLabeledSentences(object): def __init__(self, dirname, dataDct={}, sentList=[]): self.
    gensim text-classification word2vec doc2vec 2016-12-16

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    如何提取用於Doc2Vec的單詞

    我正在使用推文準備Doc2Vec模型。每個鳴叫的話陣列被認爲是一個單獨的文件，並標記爲「SENT_1」，SENT_2" 等 taggeddocs = [] for index,i in enumerate(cleaned_tweets): if len(i) > 2: # Non empty tweets sentence = TaggedDocument(words=
    python nlp gensim doc2vec 2016-10-28

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    Python簡單實現doc2vec？

    我想從gensim實現doc2vec，但有一些錯誤，並沒有足夠的文檔或在網絡上的幫助。 這裏是我工作的代碼部分： from gensim.models import Doc2Vec from gensim.models.doc2vec import LabeledSentence class LabeledLineSentence(object): def __init__(sel
    python gensim word2vec doc2vec 2016-10-29

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    python gensim從doc2vec檢索原文句子taggedlinedocument

    我使用Gensim的doc2vec方法來讀取我的文本文件，每行包含1個句子。它將我的文件讀入一個字典，其中的鍵是一個標記化的術語列表，值是句子編號。 這裏是我的代碼：新文件的 from gensim import utils from gensim.models.doc2vec import LabeledSentence,TaggedLineDocument from gen
    python gensim word2vec doc2vec 2016-10-30

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    如何gensim計算doc2vec款載體

    我要去thorugh本文http://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdf ，並指出 「Theparagraph向量和詞矢量的平均值或級聯 預測在上下文中的下一個字在實驗中，我們使用 級聯作爲組合向量的方法。「 串聯或平均是如何工作的？ 例如（如果第1段包含WORD1和單詞2）： word1 vector =[0.1,0.2,0.3] word
    nlp vectorization gensim word2vec doc2vec 2016-11-04

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    單詞向量和段落向量查詢

    我想了解在Gensim的實現中word2vec和doc2vec向量之間的關係。在我的應用程序中，我使用相同的標籤（主題）標記多個文檔，我正在使用dbow_words = 1在我的語料庫上訓練doc2vec模型，以便訓練單詞向量。我已經能夠以這種方式獲得單詞和文檔向量之間的相似性，這確實具有很大的意義 例如，獲取的文檔標籤類似於字處理 doc2vec_model.docvecs.most_simil
    similarity gensim word2vec temporal doc2vec 2016-11-07

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    doc2vec - 在蟒蛇doc2vec培訓和infer_vector（）輸入格式

    在gensim，當我給一個字符串作爲培訓doc2vec模型輸入，我得到這個錯誤： 類型錯誤（「不\」知道如何處理URI％s'的再版％（URI）） 我提到這個問題Doc2vec : TaggedLineDocument() 但仍然有一個關於輸入格式懷疑。 documents = TaggedLineDocument('myfile.txt') 如若MYFILE.TXT擁有令牌的名單列表或單獨的列表中
    python gensim word2vec doc2vec 2016-09-21

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    Doc2Vec Gensim文檔和主題之間的相似性

    我第一次嘗試Gensim，現在有一個問題。我已經培訓了一個準備好文件的語料庫的LSI模型。我的問題是，如何知道新文檔是否與從文檔語料庫生成的我的模型相似。我不想知道文檔與MatrixSimilarity之類的語料庫中的每個文檔的相似性，而是知道文檔是否與我的主題/模型相似。
    python similarity gensim doc2vec 2016-11-12

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    如何解決gensim KeyError當我嘗試擁有文檔的向量？

    我讀被定義爲兩個線之間的文本/線下面的代碼來學習doc2vec model.Each文件： clueweb09-en0001-XX-XXXXX end_clueweb09-en0001-XX-XXXXX 這是我的代碼： path='/home/work/Step2/test-input/html' alldocs = [] # will hold all docs in original o
    python gensim doc2vec 2016-11-14

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    使用doc2vec表示的scikit-learn分類

    我想使用doc2vec表示和scikit-learn模型對文本文檔進行分類。 我的問題是，我迷失在如何開始。有人可以解釋通常採用scikit-learn使用doc2vec的一般步驟嗎？
    machine-learning scikit-learn text-classification doc2vec 2016-11-27
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