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Word2Vec Python相似性

我用这个代码嵌入了一个单词： with open("text.txt",'r') as longFile: sentences = [] single= [] for line in longFile: for word in line.split(" "): single.append(word) sentences

使用gensim加载word2vec时出现内存错误

我正在使用gensim库从GoogleNews数据集中加载经过训练的单词向量.该数据集包含300万个维度的3000000个词向量.当我想加载GoogleNews数据集时,出现内存错误.我曾经尝试过此代码而没有内存错误,而且我不知道为什么现在会收到此错误. 我已经检查了很多网站来解决此问题,但我无法理解.

分割层输出时,Keras抛出`’Tensor’对象没有属性’_keras_shape’`

我有一个尺寸为2 * 1 * 300的句子对的句子嵌入输出X.我想将此输出分成形状为1 * 300的两个向量,以计算其绝对差和乘积. x = MaxPooling2D(pool_size=(1,MAX_SEQUENCE_LENGTH),strides=(1,1))(x) x_A = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x[:,0]) x_B = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x[:,1]

python – 为什么在gensim word2vec中创建了多个模型文件？

当我尝试创建一个word2vec模型(带负抽样的skipgram)时,我收到3个文件作为输出,如下所示. word2vec (File) word2vec.syn1nef.npy (NPY file) word2vec.wv.syn0.npy (NPY file) 我只是担心为什么会发生这种情况,因为我以前在word2vec中的测试示例我只收到一个模型(没有npy文件).

python – Keras 1d卷积层如何与单词嵌入一起工作 – 文本分类问题？ (过滤器,内核大小和所有超参数)

我目前正在使用Keras开发一个文本分类工具.它工作正常(它工作正常,我的验证准确度达到了98.7)但我无法理解1D-convolution层与文本数据的关系. 我应该使用哪些超参数？我有以下句子(输入数据)： >句子中的最大单词：951(如果它更少 – 添加了填充) >词汇量：~32000>句子数量(用于训练)：9800