Запитання з тегом «gensim»

Я намагаюся підготувати градієнтну модель для збільшення градієнта на 50 к. Прикладах із 100 числовими функціями. XGBClassifierобробляє 500 дерев протягом 43 секунд на моїй машині, тоді як GradientBoostingClassifierобробляє лише 10 дерев (!) за 1 хвилину і 2 секунди :( Я не намагався виростити 500 дерев, як це займе години. Я …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Я спробував завантажити сюди розроблену модель FastText з цієї моделі Fasttext . Я використовую wiki.simple.en from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) Але, це показує наступні помилки Traceback (most recent call last): File "nltk_check.py", line 28, in <module> word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) File "P:\major_project\venv\lib\sitepackages\gensim\models\keyedvectors.py",line 206, in load_word2vec_format header = …

21 nlp  gensim 

https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html Наприклад, якщо ми тренували doc2vec з "aaaaaAAAAAaaaaaa" - "мітка 1" "BbbbbbBBBBBbbbb" - "мітка 2" Чи можемо ми зробити висновок, що "aaaaAAAAaaaaAA" ​​є міткою 1 за допомогою Doc2vec? Я знаю, що Doc2vec може тренувати слова вектори та вектори міток. Використовуючи ці вектори, чи можемо ми зробити висновок про невидимі речення …

14 gensim 

Я використовую бібліотеку Gensim у python для використання та навчання моделі word2vector. Нещодавно я розглядав ініціалізацію ваги моєї моделі з якоюсь попередньо навченою моделлю word2vec, такою як (попередньо вивчена модель GoogleNewDataset). Я боровся з цим пару тижнів. Тепер я просто дізнався, що в gesim є функція, яка може допомогти мені …

14 python  nlp  word-embeddings  word2vec  gensim 

У реалізації Word2Vec є iterпараметрgensim клас gensim.models.word2vec.Word2Vec (речення = Немає, розмір = 100, альфа = 0,025, вікно = 5, min_count = 5, max_vocab_size = Немає, зразок = 0, насіння = 1, робітники = 1, min_alpha = 0,0001, sg = 1, hs = 1, мінус = 0, cbow_mean = 0, hashfxn …

14 gensim  word2vec  convergence