我对词向量的工作方式感到非常困惑,特别是在涉及到spacy的实体链接(https://spacy.io/usage/training#entity-linker)时。
在向知识库添加实体时,其中一个参数是entity_vector。你如何得到这个参数?我已经尝试过:
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
kb = KnowledgeBase(vocab = nlp.vocab, entity_vector_length = 96)
for n in m_yentities:
kb.add_entity(entity = n, freq = ___, entity_vector = **nlp(n).vector**)
这个**代码给了我96长度的向量,所以我用它来作为entity_vector_length
,尽管在示例中他们使用了3。我只是想知道我的方法是否可行,但我对此感到有些困惑。
p = Path('yourlocation')
的操作,然后您可以将字符串连接到它上面,生成的对象也将是Path
类型的。 - Sofie VL