word2vec

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    python word2vec使用環繞詞的上下文相似性

    我想使用w2v製作的嵌入，以獲得最有可能的替代詞GIVEN上下文（周圍詞），而不是提供單個詞。 例： 一句=「我希望去公園，明天放學後」 如果我想找到類似「公園」，通常我只會從Gensim模型利用相似功能的候選人 model.most_similar('park') 並獲得語義上相似的單詞。然而，這可能會給我類似的動詞「公園」，而不是我後面的名詞「公園」。 有沒有什麼方法可以查詢模型並將其作爲
    python gensim word2vec word-embedding 2017-07-14

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    Word中的線性激活函數向量

    在word2vec paper中，它們使用線性激活函數。我的理由可能是他們提供了足夠的訓練數據來學習單詞嵌入，這樣非線性激活函數就沒有必要了，我正確嗎？ 此外，如果我們在隱藏層中使用非線性激活函數，那麼我認爲結果應該更好。那麼爲什麼谷歌使用線性激活功能的情況下，單詞向量？
    machine-learning nlp deep-learning word2vec activation-function 2017-07-15

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    如何在gensim中使用TaggedDocument？

    我有兩個目錄，我想讀他們的文本文件和標籤，但我不知道如何通過TaggedDocument做到這一點，我認爲它會作爲TaggedDocument（[字符串]，[標籤]），但這doesn顯然工作。這是我的代碼： from gensim import models from gensim.models.doc2vec import TaggedDocument import utilities as
    python nltk gensim word2vec doc2vec 2017-07-16

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    word2vec模型由charachters而不是單詞構成

    我試圖用Gensim在Persian語言中創建一個word2vec模型，它具有「space」作爲字符分隔符，我使用python 3.5。我遇到的問題是我給了一個文本文件作爲輸入，它返回一個只包含每個字符而不是單詞的模型。我也給其推薦的輸入作爲單詞的列表： Python Gensim word2vec vocabulary key 它不工作對我來說，我認爲它不考慮的話的序列中的句子，因此不會是正確的
    gensim word2vec 2017-07-18

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    word2vec如何處理句子結尾

    在訓練時，word2vec會如何處理句子末尾的單詞。它將使用另一句話開頭的確切單詞作爲最後一句末尾的中心單詞 的上下文單詞。
    python gensim word2vec 2017-07-18

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    分層輸出層中的單元數Softmax

    在word2vec中，有3層：輸入層，隱藏層和輸出層。 如果我們使用傳統的softmax方法， 對於大小爲V的語料庫，輸出層的單元數也將是V（單熱矢量輸入）。 如果我們使用Hierarchical Softmax， 文章說只有V-1節點（在Huffman二叉樹中）。 這是否意味着在這種情況下輸出層只有V-1單元？ 這裏是我閱讀參考： https://arxiv.org/pdf/1411.2738.
    neural-network word2vec hierarchical softmax 2017-07-19

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    Gensim Doc2Vec爲模型生成巨大的文件

    我想從gensim包運行doc2vec庫。我的問題是，當我在訓練和保存模型的模型文件是相當大（2.5 GB），我嘗試使用這一行： model.estimate_memory() 但它並沒有改變任何東西。我也試圖改變max_vocab_size來減少空間。但沒有運氣。有人可以幫我解決這個問題嗎？
    python semantics gensim word2vec doc2vec 2017-07-19

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    優化類似句子的搜索，Word2Vec

    我正在嘗試在一組句子中找到所有相似的句子，並且我在想如何優化它。 我使用的是Word2Vec模型，所以爲了找到類似的句子，我把第一句和第二句的所有矢量相加，然後做兩者的餘弦，如果結果高於0.9，我將它添加到類似句子的列表。 現在的問題是我將所有的句子與其他句子進行比較，這意味着一個O（n^2）的複雜性，如果我有一大堆句子，那就不太好。 所以我的問題：是否有任何方法來預處理句子集合以減少比較次數（並
    algorithm optimization nlp word2vec 2017-07-19

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    爲什麼gensim的Word2Vec不能識別'compute_loss'關鍵字？

    根據gensim.models.Word2VecAPI reference，「compute_loss」是一個有效的關鍵字。但是，我收到一個錯誤，說這是一個unexpected keyword。 UPDATE： 在GitHub上does have的 'compute_loss' 關鍵字，但我的本地庫中的Word2Vec類沒有。 我看到gensim文檔和庫彼此偏離。 我發現-conda reposi
    python gensim word2vec 2017-07-24

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    獲得距離矩陣，並設有從word2vec模型

    我已生成使用gensim一個巨大的語料庫word2vec模型矩陣，我需要使用k以羣集詞彙均值聚類用於我需要： 餘弦距離矩陣（到詞，所以矩陣的大小的number_of_words X number_of_words） 設有矩陣（字特徵，所以矩陣的大小是number_of_words X number_of_features（200）） 爲特徵矩陣我試圖給我們ex = model.wv，我得到的對象類
    python k-means gensim word2vec 2017-07-24
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