model = Word2Vec(ls_of_ls_of_c, config.size,这个语句有什么错误

时间: 2024-01-15 16:05:10 浏览: 103
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word2vec-twitter：Word2Vec 400M Tweets word2vec_twitter_model.bin

这个语句缺少了一些参数，应该类似于以下形式： ``` model = Word2Vec(ls_of_ls_of_c, size=config.size, window=5, min_count=1, workers=4) ``` 其中，`window` 参数表示训练时的上下文窗口大小，`min_count` 参数表示单词出现的最小次数，`workers` 参数表示训练时的并行线程数。你需要根据具体情况进行调整。
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word2vec.rar_VEC-361_layers5cb_vec361_word2vec_word2vec 中文

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word2vec_twitter word2vec_twitter_model.bin

标题中的"word2vec_twitter word2vec_twitter_model.bin"提到了两个关键概念：word2vec和一个以".bin"为后缀的模型文件。这表明我们正在讨论一个基于Twitter数据训练的word2vec词向量模型。word2vec是Google开发的一...

def word2vec_train(combined): model = Word2Vec(size=vocab_dim, min_count=n_exposures, window=window_size, workers=cpu_count, iter=n_iterations) model.build_vocab(combined) # input: list model.train(combined) model.save('../model/Word2vec_model.pkl') index_dict, word_vectors,combined = create_dictionaries(model=model,combined=combined) return index_dict, word_vectors,combined print ('Training a Word2vec model...') index_dict, word_vectors,combined=word2vec_train(combined)

我正在使用 Word2Vec 进行训练，词汇维度为 vocab_dim，最小出现次数为 n_exposures，窗口大小为 window_size，使用 cpu_count 个核心，迭代次数为 n_iterations。

model = word2vec.Word2Vec(sentences, hs=1,min_count=1,window=3,vector_size=100) 这行代码什么意思

这行代码是用来训练一个Word2Vec模型的。参数说明如下： - sentences: 训练数据，可以是一个列表或者一个迭代器，每个元素都是一个由单词组成的列表。 - hs: 代表层次softmax算法，1表示使用该算法，0表示使用...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\python程序\gensim古诗生成.py", line 84, in <module> main() File "C:\Users\Administrator\Desktop\python程序\gensim古诗生成.py", line 68, in main m = Model.initialize(config) File "C:\Users\Administrator\Desktop\python程序\gensim古诗生成.py", line 35, in initialize model = Word2Vec(ls_of_ls_of_c, config.size, File "C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\gensim\models\word2vec.py", line 428, in __init__ self._check_corpus_sanity(corpus_iterable=corpus_iterable, corpus_file=corpus_file, passes=(epochs + 1)) File "C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\gensim\models\word2vec.py", line 1499, in _check_corpus_sanity raise TypeError("Both corpus_file and corpus_iterable must not be provided at the same time") TypeError: Both corpus_file and corpus_iterable must not be provided at the same time出现这样问题如何解决

这个错误是由于在创建 Word2Vec 模型时同时提供了 corpus_iterable 和 corpus_file 参数，而这两个参数只能提供其中的一个。要解决这个问题，你需要检查你的代码，看看是否同时提供了这两个参数。 如果你想从...

w2v_model=Word2Vec(sentences=text,window=2,vector_size=128,min_count=1) vocab_list=[word for word in w2v_model.wv.key_to_index] data=np.zeros([len(vocab_list)+1,w2v_model.vector_size]) for i in range(len(vocab_list)): data[i+1]=w2v_model.wv[vocab_list[i]]解释代码意思

这段代码是使用gensim库中的Word2Vec模型，对一个文本列表进行词向量训练。具体来说，它通过传入的文本列表（text）训练一个大小为128的词向量模型（vector_size=128），并将其中出现过的所有词汇（min_count=1）的...

model = Word2Vec(wiki_news, vector_size=100,sg=0, window=5, min_count=5,workers=9, epochs=50)返回的model长什么样

关于您的问题，Word2Vec返回的model是一个训练好的词向量模型，其中包含许多词汇及其对应的向量表示。在这个例子中，vector_size为100，表示每个词汇的向量维度为100；sg参数为0，表示使用CBOW模型；window参数为5，...

以下的编程可以计算出文本 P1 和文本 P2 的相似度，代码如下，请补全。 def simlarityCalu(vector1,vector2): else: model = gensim.models.Word2Vec.load('data/zhiwiki_news.word2vec') p1 = './data/P1.txt' p2 = './data/P2.txt' p1_keywords = './data/P1_keywords.txt' p2_keywords = './data/P2_keywords.txt' getKeywords(p1, p1_keywords) getKeywords(p2, p2_keywords) p1_vec=word2vec(p1_keywords,model) p2_vec=word2vec(p2_keywords,model) print(simlarityCalu(p1_vec,p2_vec))

model = gensim.models.Word2Vec.load('data/zhiwiki_news.word2vec') p1 = './data/P1.txt' p2 = './data/P2.txt' p1_keywords = './data/P1_keywords.txt' p2_keywords = './data/P2_keywords.txt' ...

model = Word2Vec(wiki_news, vector_size=100,sg=0, window=5, min_count=5,workers=9, epochs=50)中的参数是什么意思

这是一个创建 Word2Vec 模型的代码示例，其中参数的含义如下： - wiki_news：训练 Word2Vec 模型所需的语料库，以列表形式传入。 - vector_size：词向量的维度大小。 - sg：训练算法的选择。当 sg=0 时，表示采用 ...

model = word2vec.Word2Vec(sentences, hs=1,min_count=1,window=3,size=100)

这段代码是使用gensim库中的Word2Vec模型来训练词向量。其中，sentences是一个可迭代的句子列表或生成器，表示我们要训练的语料库；hs=1表示使用层次softmax来训练模型，min_count=1表示只考虑出现次数不少于1的词语...

请解释model = word2vec.Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=6) model.wv.save_word2vec_format(config.vector_word_filename, binary=False) print('-------------------------------------------') print("Training word2vec model cost %.3f seconds...\n" % (time.time() - t1))

首先，使用Word2Vec函数创建了一个word2vec模型对象model，其中sentences参数是一个可迭代的语料库对象，用于训练模型。vector_size参数指定了单词向量的维度，window参数指定了上下文窗口的大小，min_count参数指定...

model = Word2Vec(sentences=df.clean_review, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)解释代码意思

这段代码使用了gensim库中的Word2Vec模型，目的是将语料库df.clean_review中的单词转换为...这段代码的功能是训练Word2Vec模型，并将其保存在一个变量model中，该模型可以将一段文本中的单词转换为对应的向量表示。

model = Word2Vec(lines,vector_size = 20,window = 2 ,min_count = 3, epochs = 7,negative = 10)是否调用了最原始的word2vec

是的，这行代码调用了最原始的word2vec算法，其中lines是一个可迭代的对象，可以是一个列表或一个文件的迭代器，用于输入训练数据；vector_size指定了词向量的维度；window指定了上下文窗口大小；min_count指定了...

import logging import jieba import gensim from gensim.models import Word2Vec def get_Segment(): texts = [] jieba.load_userdict("data\\name_dict.txt") with open('data\\in_the_name_of_people.txt','r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): texts.append(list(jieba.cut(line.strip()))) with open('data\\in_the_name_of_people_segment.txt','w',encoding='utf-8')as f: for line in texts: f.write(" ".join(w for w in line)) f.write("\r\n") def getmodel(): logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(LeveLname)s : %(message)s',level=logging.INFO) sentences = word2vec.LineSentence('data\\in_the_name_of_people_segment.txt') model = word2vec.Word2Vec(sentences,min_count=1) return model if __name__=='__main__': get_Segment() model = getmodel() print('相似度: ',model.wv.similarity('人民','名义')) print(model.wv.similarity('候亮平','钟小艾')) print(model.mv.most_similar('候亮平',topn=10))

model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=1) return model if __name__=='__main__': get_Segment() model = getmodel() print('相似度: ',model.wv.similarity('人民','名义')) print(model.wv....

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[０-９]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) doc_vec_all = model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch) return doc_vec_all # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度：%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2)

这是一段 Python 代码，主要是使用 gensim 库实现了基于 Doc2Vec 模型的文本相似度计算。其中，首先使用 jieba 库对文本进行分词，并去除停用词，然后使用 gensim.models.Doc2Vec 中的 infer_vector 方法将文本转化...

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[０-９]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) vector = model.docvecs[doc_id] return model.infer_vector(doc) # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度：%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2) 有什么问题 ，怎么解决

在 doc2vec() 函数中，你在尝试访问 doc_id 变量，但是该变量未定义，这会导致 NameError 错误。你需要将该变量定义为函数的参数，并在调用函数时传递文档的标识符。 另外，在 doc2vec() 函数中，你在尝试...

from gensim.models import word2vec model = word2vec.Word2Vec.load('C:\\Users\\86157\\Desktop\\Course\\AI\\model_300dim.pkl') from mol2vec.features import mol2alt_sentence,mol2sentence, MolSentence ,DfVec, sentences2vec data['sentence'] = data.apply(lambda x:MolSentence(mol2alt_sentence(x['mol'],1)),axis =1) data['mol2vec'] = [DfVec(x) for x in sentences2vec(data['sentence'], model, unseen='UNK')] X_mol = np.array([x.vec for x in data['mol2vec']]) X_mol = pd.DataFrame(X_mol) X_mol.columns = X_mol.columns.astype(str) new_data = pd.concat((X,X_mol),axis = 1) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(new_data,y ,test_size=.20 ,random_state = 1) x_train = StandardScaler().fit_transform(x_train) x_test = StandardScaler().fit_transform(x_test) lr = LogisticRegression(max_iter=10000) lr.fit(x_train,y_train) evaluation_class(lr,x_test,y_test) rf=RandomForestClassifier(max_depth=4,random_state=0) rf.fit(x_train,y_train) evaluation_class(rf,x_test,y_test) sm = svm.SVC(gamma='scale',C=1.0,decision_function_shape='ovr',kernel='rbf',probability=True) sm.fit(x_train,y_train) evaluation_class(sm,x_test,y_test)

其中使用了gensim库中的word2vec模型进行分子描述符的提取，使用了mol2vec库中的MolSentence和sentences2vec函数，最后将提取得到的分子描述符和原始数据合并后，使用LogisticRegression、RandomForestClassifier和...

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[０-９]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model, doc_id): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) return model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch) # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model, doc_id=0) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model, doc_id=1) print(vect1.nbytes) # 查看向量大小 print(vect2.nbytes) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度：%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2) 报错AttributeError: 'Doc2Vec' object has no attribute 'dv'怎么解决

这个错误可能是因为gensim版本的问题导致的，可以尝试将gensim版本降到3.8.1及以下。具体操作可以使用以下命令： !pip install gensim==3.8.1 或者可以在代码中加入以下语句： model.delete_...

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