«gensim» 태그된 질문

100 개의 숫자 기능을 가진 50k 개 이상의 그라디언트 부스팅 모델을 훈련하려고합니다. XGBClassifier동안 내 컴퓨터 43 초 이내에 핸들 (500) 나무, GradientBoostingClassifier핸들 10 나무 (!) 일분 2 초 :( 내가 귀찮게하지 않았다에서 그것은 시간이 걸릴 것으로 500 그루의 나무를 성장하려고합니다. 나는 같은 사용하고 있습니다 learning_rate및 max_depth설정 아래를 참조하십시오. XGBoost를 훨씬 …

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여기 Fasttext model 에서 fastText pretrained 모델을로드하려고했습니다 . wiki.simple.en을 사용 하고 있습니다 from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) 그러나 다음과 같은 오류가 표시됩니다. Traceback (most recent call last): File "nltk_check.py", line 28, in <module> word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) File "P:\major_project\venv\lib\sitepackages\gensim\models\keyedvectors.py",line 206, in load_word2vec_format header = utils.to_unicode(fin.readline(), encoding=encoding) File …

21 nlp  gensim 

https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html 예를 들어, doc2vec를 "aaaaaAAAAAaaaaaa"- "label 1" "bbbbbbBBBBBbbbb"- "라벨 2" Doc2vec를 사용하여“aaaaAAAAaaaaAA”가 레이블 1임을 추측 할 수 있습니까? Doc2vec가 단어 벡터와 레이블 벡터를 훈련시킬 수 있다는 것을 알고 있습니다. 이 벡터를 사용하여 어떤 레이블에 보이지 않는 문장 (훈련 된 단어의 조합)을 유추 할 수 있습니까?

14 gensim 

Word2vector 모델을 사용하고 훈련시키기 위해 Python에서 Gensim Library를 사용하고 있습니다. 최근에 (GoogleNewDataset 사전 훈련 모델)과 같은 사전 훈련 된 word2vec 모델을 사용하여 모델 가중치를 초기화하려고했습니다. 나는 몇 주에 어려움을 겪고있다. 이제 gesim에는 사전 훈련 된 모델 가중치로 모델의 가중치를 초기화하는 데 도움이되는 기능이 있음을 검색했습니다. 아래에 언급되어 있습니다. reset_from(other_model) Borrow …

14 python  nlp  word-embeddings  word2vec  gensim 

Word2Vec 구현에 iter매개 변수 가 있습니다gensim gensim.models.word2vec.Word2Vec (문장 = 없음, 크기 = 100, alpha = 0.025, window = 5, min_count = 5, max_vocab_size = None, sample = 0, seed = 1, workers = 1, min_alpha = 0.0001, sg 클래스 = 1, hs = 1, 음수 = 0, cbow_mean = 0, …

14 gensim  word2vec  convergence