我正在尝试使用joblib从s3加载我的保存模型 import pandas as pd import numpy as np import json import subprocess import sqlalchemy from sklearn.externals import job...

我正在尝试比较我的Doc2Vec实现（通过tf）和gensim的实现。至少从视觉上看，gensim的表现更好。 我运行了以下代码以训练gensim模型，下面的代码用于tensorflow模型。我的问题如下： 我的Doc2Vec tf实现是否正确？基本上，它是否应该将单词向量和文档向量连接...

我最近了解到Gensim中的doc2vec功能。如何使用预训练的单词向量（例如在word2vec原始网站上找到的向量）与doc2vec一起使用？ 还是说doc2vec从用于段落向量训练的相同句子中获取单词向量？ 谢谢。

我正在尝试构建一个文档检索模型，它可以按照与查询或搜索字符串相关性最高的顺序返回大多数文档。为此，我使用 gensim 中的 Doc2Vec 模型训练了一个 doc2vec 模型。我的数据集以每行一个字符串的形式存储在 pandas 数据集中。这是我目前的代码：import gensim, r...

是否有一个预训练的doc2vec模型，使用类似于维基百科或类似的大型数据集？

我有两个目录，想要读取它们的文本文件并打标签，但我不知道如何通过TaggedDocument实现。我以为应该像这样工作TaggedDocument([Strings],[Labels]) ，但显然这不起作用。 这是我的代码： from gensim import models from g...

我正在阅读这篇论文：http://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdf 该论文提到： “段落向量和单词向量被平均或连接起来，用于预测上下文中的下一个单词。在实验中，我们使用连接作为合并向量的方法。” 那么连接和平均是如何工作的呢...

我正在使用Gensim Doc2Vec模型，尝试对客户支持对话的部分进行聚类。我的目标是为支持团队提供自动回复建议。图1：显示了一个示例对话，在下一个对话线中回答用户问题，使得数据提取变得容易： 在对话期间，“hello”和“我们的办公室位于纽约”应该被建议图2：描述了一个问题和答案不同步的对...

我试图遵循官方的Doc2Vec Gensim教程，链接在这里-https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/blob/develop/docs/notebooks/doc2vec-lee.ipynb。我修改了笔记本电脑第10行中的代码，以确定给定查询的...

def cosine(vector1,vector2): cosV12 = np.dot(vector1, vector2) / (linalg.norm(vector1) * linalg.norm(vector2)) return cosV12 model=gensim.m...