word2vec

0熱

2答えて

Word2Vecベクトルサイズとスキャンされた総ワード数の関係は？

ユニークワードの総数が10億を超える場合、word2vecアルゴリズムで設定する最適なベクターサイズはどれくらいですか？ 私はword2vec用にApache Spark Mllib 1.6.0を使用しています。 サンプルコードは： - あなたが300次元に到達するまで、あなたはベクトルの大きさを増やすよう public class Main { public static void

machine-learning apache-spark-mllib word2vec 2017-10-04

---

0熱

1答えて

TensorFlowから保存されたモデルを読み込む方法word2vecチュートリアルと単語の比較に使用する

TensorFlow、word2vec、およびニューラルネットワークを初めて使用しており、それらについて学習しようとしています。私はこのTensorFlowチュートリアルで作業中です：https://www.tensorflow.org/tutorials/word2vec。私はチュートリアルのためのword2vec_o​​ptimized.pyコードを走らせました。これはhttps://gith

tensorflow word2vec 2017-10-06

---

0熱

1答えて

事前に訓練された単語ベクトルを使用してgensim word2vecモデルを作成するにはどうすればよいですか？

私は分散型word2vecアルゴリズムを使って単語ベクトルを作成しました。今私は言葉とそれに対応するベクトルを持っています。どのようにこれらの単語とベクトルを使ってgensim word2vecモデルを構築するのですか？

nlp gensim word2vec text-analysis word-embedding 2017-10-12

---

0熱

1答えて

異なる文脈を持つgensim

私はgensim library for word2vecを使用しています。無関係なテキストの例についてモデルを訓練したいと思います。たとえば、「猫は茶色です。何時ですか？」しかし私は、モデルが同じ文脈で、「何を」「ブラウン」としていることを前提としているかどうか思ったんだけど、 [["The", "cat", "is", "brown"], ["What", "time", "is", "it"

machine-learning nlp word2vec 2017-10-12

---

3熱

2答えて

Tensorflowモデルが正しくロードされていません

私は現在、私の会社のword2vecモデルを訓練してみます。 https://github.com/tensorflow/modelsのコードを使用しました。具体的にはhttps://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/embedding/word2vec.pyです。 私はドイツ語のwikipediaダンプをダウンロードし、そこから

python tensorflow word2vec 2017-10-17

---

2熱

1答えて

スキップグラムとスキップnグラムの事前にトレーニングされたベクトル

私はスキップグラムモデルの事前に訓練されたベクトルが必要なプロジェクトを行っています。よりよい結果をもたらすskip-n-gramモデルという名前の変種もあると聞きました。 私はモデルを訓練するために何が必要なのでしょうか？私は自分のモデルの埋め込みレイヤーを初期化する必要があるだけです。 私は十分に検索しましたが、良い例は得られませんでした。私はあなたからの提案が必要です。このような事前訓練を受

word2vec pre-trained-model 2017-10-20

---

1熱

1答えて

Doc2vecとword2vecのマイナスサンプリング

私の現在のdoc2vecコードは以下の通りです。 # Train doc2vec model model = doc2vec.Doc2Vec(docs, size = 100, window = 300, min_count = 1, workers = 4, iter = 20) 以下のようなword2vecコードもあります。 # Train word2vec model model =

python nlp word2vec gensim doc2vec 2017-10-21

---

0熱

1答えて

word2veベクトルをデータとして、行ラベルとして用語を使用してDataFrameを作成する方法は？

私は、このマニュアルに従ってみました：私は次のコードスニペットを持って nbviewer.jupyter.org/github/skipgram/modern-nlp-in-python/blob/master/executable/Modern_NLP_in_Python.ipynb ： ordered_vocab = [(term, voc.index, voc.count) f

python-3.x pandas word2vec gensim 2017-10-23

---

-1熱

1答えて

Word2Vec：値が低次元にどのようにマッピングされるのですか

私は、サイズが500000の語彙を持っています。私は100-300の間の次元のサイズを選択して読んでいます。そのような巨大な疎な行列は100 X100マトリックス。私は多くの記事を調べましたが、数値が100 X 100マトリックスにどのように入っているのか理解できませんでした。 は私がCBOWについて読み、それがどのように動作するかを理解し、理論的にグラムをスキップして、私は各単語のためにこれを計

math deep-learning mathematical-optimization word2vec 2017-10-23

---

0熱

1答えて

Gensim Word2Vecが多すぎるメモリを使用しています

word2vecモデルをサイズ400MBのトークン化ファイルに訓練したいと思います。私はこのPythonコードを実行しようとしている： 私は私のファイルにこの関数を呼び出すと、私はこれを取得： 2017-10-23 17:57:00,211 : INFO : collecting all words and their counts 2017-10-23 17:57:04,071 : INFO

python-3.x memory word2vec gensim 2017-10-23

---