nlp

0熱

1答えて

keras.preprocessing.textでTokenizerを使用しているときにメモリが不足しています

kerasを使用して文章を分類するRNNモデルを作成したいと思います。私は、次のコードを試してみました： docs = [] with open('all_dga.txt', 'r') as f: for line in f.readlines(): dga_domain, _ = line.split(' ') docs.append(dga_domain)

2熱

1答えて

Doc2vec：model.docvecsは長さ10

私は文章の600000行についてdoc2vecしようとしていますので、私のコードは以下の通りです： model = gensim.models.doc2vec.Doc2Vec(size= 100, min_count = 5,window=4, iter = 50, workers=cores) model.build_vocab(res) model.train(res, total_exa

1熱

1答えて

Doc2vec：結果のベクトルをクラスタ化

doc2vecモデルでは、ベクター自体でクラスター化できますか？結果として得られる各ベクトルmodel.docvecs[1]をクラスタ化する必要がありますか？クラスタリングモデルの実装方法 model = gensim.models.doc2vec.Doc2Vec(size= 100, min_count = 5,window=4, iter = 50, workers=cores) m

-1熱

1答えて

トレーニングと予測時間線形モデルの複雑さ

Posタグ付けに使用されるようなログ線形モデルの複雑さやチェックアウトできるリソースの知識がある人はいませんか？

1熱

3答えて

Chatbot - ユーザーの問い合わせに応答するためにWatson APIを呼び出すことは可能ですか？

Chatbotは、IBM bulemixを使用して、1年生のユーザークエリに応答するように開発されました。「リーフのライフサイクルは何ですか？」という疑問が生じたとします。現時点では、Chatbotにはリーフ、ライフサイクルなどに関連するエンティティはありません。 Chatbotは、上記のクエリを無関係のエンティティとして識別します。上記の場合、任意のWatson knowledge APIを呼

3熱

1答えて

n-gram（movie_reviews）のNaive Bayesクラシファイアの学習方法

のmovie_reviewsのデータセットunigramモデルのトレーニングコードを以下に示します。 bigram、trigramモデルを考慮して、その性能を訓練し分析したいと思っています。どうすればそれをすることができますか？ import nltk.classify.util from nltk.classify import NaiveBayesClassifier from nltk.

-1熱

1答えて

NLPとmongodbの統合

NLPとmongodbデータベースの統合は誰でも完了しましたか？自然言語からエンティティを識別するための複数のAPIが現在利用可能です。基本的な要件はクエリを生成することです。よろしく、 Jalpesh

-1熱

4答えて

文字を文字列内のすべてのアルファベットに置き換えて、出力をPythonでリストに格納します。

文字列内の各文字をすべてのアルファベットに置き換え、出力をリストに保存して最近使用するNLPプロジェクト例えば var='abc' 出力は、私はPythonのでこれを行うことができますどのように ['bbc','cbc','dbc','ebc',...,'aac','acc','adc','aec',...,'aba','abb','abd','abe'...] を期待？おかげ /として