gensim doc2vec 예제

IMDB 감정 데이터 세트의 Gensim doc2vec 자습서에 따르면 DBOW(분산 백)와 분산 메모리(DM)의 단락 벡터를 결합하면 성능이 향상됩니다. 우리는 평가를 위해 모델을 함께 페어링하여 따를 것입니다. 먼저, doc2vec 모델 ―분산 된 단어 가방 (DBOW)을 인스턴스화합니다. word2vec 아키텍처에서 두 알고리즘 이름은 “단어의 연속 가방”(CBOW) 및 “건너 뛰기 그램”(SG)입니다. doc2vec 아키텍처에서 해당 알고리즘은 “분산 메모리”(DM) 및 “분산 단어 가방”(DBOW)입니다. SEMEVAL `14 데이터 집합 중 하나에서 doc2vec을 사용하고 있습니다. 텍스트 파일에 755 줄 (문장)이 있습니다. 그러나 다음 코드를 실행한 후: “신용 보고”로 태그가 지정된 예제 불만 설명인 교육 항목의 모양입니다. 다음으로, 젠심 doc2vec 모델을 초기화하고 30 시대에 대한 교육을 합니다.

이 과정은 매우 간단합니다. Doc2Vec 아키텍처는 word2vec과 같은 두 가지 알고리즘을 가지고 있으며 두 알고리즘, 즉 `단어의 연속 가방`(CBOW)과 `건너 뛰기 그램`(SG)에 해당하는 알고리즘입니다. doc2vec의 algotihms 중 하나는 단락 벡터라고합니다 – 단어의 분산 가방 (PV-DBOW) word2vec의 SG 모델과 유사합니다. 여기서 신경망은 단락의 단어를 기반으로 지정된 단락에서 단어의 확률 분포를 예측하도록 훈련됩니다. 두 번째 알고리즘은 단어 벡터의 CBOW와 유사한 단락 벡터(PV-DM)입니다. > 문장 = gensim.models.doc2vec.LabeledSentence(단어=[u`some`, u`here`), 레이블=[u`SENT_1′) 트레이스백(마지막 통화): 파일 “”, 줄 1, TypeError: __new____)에서 예기치 않은 키워드 인수 `labels`가 있는지 확인합니다. Gensim을 설치하기 전에 컴파일러를 사용하여 최적화 된 doc2vec 루틴을 사용합니다 (일반 NumPy 구현에 비해 70 배 빠른 속도, https://rare-technologies.com/parallelizing-word2vec-in-python/). 또한, 어떤 당김 요청이 doc2vec을 온라인으로 만들려고했을까요? 그것은 같은 것입니까? 불만 이야기와 관련 제품의 몇 가지 예를 살펴 보자. 예를 들어, 하나는 수동으로 10 시대의 과정을 통해 학습 속도를 제어하려는 경우, 하나는 다음을 사용할 수 있습니다 : 안녕하세요 Radim, 당신의 튜토리얼 주셔서 감사합니다, 그것은 정말 재미 있고 계몽이다. 나는 파이썬의 신인이기 때문에 doc2vec을 조작하는 동안 몇 가지 문제가 있습니다. 여기에, 나는 내부에 다섯 클래스 (폴더)가있는 코포라 (폴더)를 가지고 있으며, 각 문서는 단순히 txt 파일입니다. 이 경우 이러한 모든 문서 교육을 어떻게 시작해야 합니까? 감사.

나는 단어와 태그를 모두 사용하여 유사성을 얻는 방법에 대한 질문을? 예를 들어 다음과 같은 다음 코드는 doc2vec 모델에 대한 입력으로 교육 및 테스트 문서를 만드는 동안 사용되는 토큰화에 대한 csv 및 함수의 데이터를 읽기위한 것입니다. 데이터에는 2448 개의 행이 있으며 교육을 위해 처음 2000 행을 선택하고 나머지는 테스트를 위해 선택했습니다.

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