Perguntas com a marcação «gensim»

Estou tentando treinar um modelo de aumento de gradiente com mais de 50 mil exemplos com 100 recursos numéricos. XGBClassifierlida com 500 árvores em 43 segundos na minha máquina, enquanto GradientBoostingClassifierlida com apenas 10 árvores (!) em 1 minuto e 2 segundos :( Não me preocupei em tentar cultivar 500 …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Tentei carregar o modelo pré-treinado fastText a partir daqui, modelo Fasttext . Estou usando wiki.simple.en from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) Mas, mostra os seguintes erros 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 = …

21 nlp  gensim 

https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html Por exemplo, se treinamos o doc2vec com "aaaaaAAAAAaaaaaa" - "rótulo 1" "BbbbbbBBBBBbbbb" - "rótulo 2" podemos inferir que “aaaaAAAAaaaaAA” é o rótulo 1 usando o Doc2vec? Eu sei que o Doc2vec pode treinar vetores de palavras e rótulos. Usando esses vetores, podemos inferir sentenças invisíveis (combinação de palavras treinadas) …

14 gensim 

Há um iterparâmetro na gensimimplementação do Word2Vec classe gensim.models.word2vec.Word2Vec (sentenças = Nenhuma, tamanho = 100, alfa = 0,025, janela = 5, min_count = 5, max_vocab_size = None, amostra = 0, semente = 1, trabalhadores = 1, trabalhadores = 1, min_alpha = 0,0001, sg = 1, hs = 1, negativo = …

14 gensim  word2vec  convergence 

Estou usando a Biblioteca Gensim em python para usar e treinar o modelo word2vector. Recentemente, eu estava olhando para inicializar meus pesos de modelo com algum modelo word2vec pré-treinado, como (modelo pré-treinado GoogleNewDataset). Eu tenho lutado com isso algumas semanas. Agora, acabei de pesquisar que no gesim existe uma função …

13 python  nlp  word-embeddings  word2vec  gensim