gensim 예제

원시 구조화되지 않은 텍스트 데이터 외에도 Word2Vec을 사용하여 보다 구조화된 데이터를 사용할 수도 있습니다. 예를 들어 백만 개의 stackoverflow 질문과 답변에 대한 태그가 있는 경우 관련 태그를 찾아 탐색할 수 있는 태그를 추천할 수 있습니다. 이 작업을 수행하려면 각 공동 발생 태그 집합을 “문장”으로 처리하고 이 데이터에 대해 Word2Vec 모델을 학습할 수 있습니다. 부여, 당신은 여전히 작동 하도록 예제의 큰 숫자가 필요 합니다. 좋은 소식은 Gensim을 사용하면 전체 텍스트 파일을 시스템 메모리에 로드하지 않고도 텍스트를 읽고 한 번에 한 줄의 사전을 업데이트할 수 있습니다. 다음 2 섹션에서 이 작업을 수행하는 방법을 살펴보겠습니다. 또한, 나는 텐서 플로우에서 word2vec_basic 예제를 찾고 있었는데, 거기에 그들은 모든 단어가 하나의 무한한 긴 줄로 줄 지어있는 text8 파일을 사용하고 있습니다. 핑백: 스페이시와 젠심이 있는 파이썬의 단어 포함 | 셰인 린 우리는 성공적으로 사전 개체를 만들었습니다. Gensim은 이 사전을 사용하여 문서의 단어가 이 사전에서 제공하는 각각의 ID로 대체되는 단어 모음 모음을 만듭니다. 음, 단순히 헹위치고 bigram 모델의 출력에 동일한 절차를 반복합니다.

빅램을 생성한 후에는 출력을 전달하여 새 구문 모델을 학습할 수 있습니다. 그런 다음, 훈련 된 트라이 그램 모델에 큰 코퍼스를 적용합니다. 혼란? 아래 예제를 참조하십시오. 안녕하세요 제이슨, 우리에게 word2vec에 대한 최고의 자습서 중 하나를 제공 해 주셔서 감사합니다. 하지만 난 다음과 같이 튜토리얼에 제한이 있다고 생각 : 당신이 word2vec을 통해 모델을 만들 때 다음과 같은 : 모델 = Word2Vec (문장, 크기 = 100, 창 = 5, 노동자 = 8, min_count = 1) 당신은 우리가 포함 한 후 단어의 벡터를 적용 할 수있는 방법을 설명해야합니다 word2vec 모델로. 예를 들어, 포함 각자 레이어를 사용하는 경우 z = 포함(vocab_dic_size, 100, input_length=seq_length, name=”포함”)을 이러한 방식으로 적용할 수 있습니다. 하지만 난 당신이 단어를 포함하고 그들에게 가중치를 제공하기 위해 word2vec에 의해 생성 된 모델을 사용할 수있는 방법을 모르겠어요?? 죄송합니다 나는 모델 = Word2Vec () 내가 keras 포함 레이어에 의해 위에서 쓴 예처럼 모델을 사용하는 방법에 대한 인스턴스를 작성하는 경우, 내가 이미 그것에 대해 검색하지만 난 이해하지 못했기 때문에 그것은 훌륭한 지침이 될 것입니다 그래서 혼란스러워했다. 나는이 같은 큰 코멘트를 작성하는 죄송합니다하지만 난 초보자를 고려하고 명확성에서 최고의 하나로서 자습서를 발견하시기 바랍니다. Gensim의 Word2Vec 구현은 주어진 코퍼스에 대한 사용자 고유의 단어 포함 모델을 학습해 보겠습니다.

주 성분 분석 또는 PCA를 예로 들어 보겠습니다. 답장을 주셔서 감사합니다, 내 질문은 매우 간단합니다 word2vec은 우리가 통과해야 하는 입력으로 그리고 우리가이 https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/details/part-2-word-vectors 같은 딥 러닝 추가 처리를 위해 얻을 수있는 출력으로 내부적으로 작동합니까 Word2vec의 좋은 예는 무엇입니까? 단락에서 특정 단어는 항상 쌍 (bigram) 또는 세 그룹 (트라이그램)에서 발생하는 경향이 있습니다. 두 단어가 함께 결합되어 실제 엔터티를 형성하기 때문입니다. 예를 들어, `프랑스어`라는 단어는 언어 나 지역을 의미하며 `혁명`이라는 단어는 행성 혁명을 가리킨다. 그러나 그들을 결합, `프랑스 혁명`, 완전히 다른 무언가를 의미한다. Gensim은 주제 모델링에 중점을 둔 자연어 처리를 위한 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다.

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