fasttext相关内容
我正在尝试将 fastText 与 PyCharm 一起使用.每当我运行以下代码时: 导入fastText模型=fastText.train_unsupervised(“data_parsed.txt")model.save_model("模型") 进程退出并出现此错误: 进程以退出代码 -1073740791 (0xC0000409) 结束 是什么导致了这个错误,可以做些什么来避免它?
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在python的fasttext库的描述中https://github.com/facebookresearch/fastText/tree/master/python 用于训练监督模型有不同的论据,其中包括: ws:上下文窗口的大小 wordNgrams:词 ngram 的最大长度. 如果我理解正确的话,这两个词都有责任考虑单词周围的词,但是它们之间有什么明显的区别? 解决方
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我正在使用 gensim 加载预训练的 fasttext 模型.我从 fasttext 网站下载了英语维基百科训练模型. 这是我编写的加载预训练模型的代码: from gensim.models import FastText as ft模型=ft.load_fasttext_format("wiki.en.bin") 我尝试检查人声中是否存在以下短语(这种情况很少见,因为这些是预训练的
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我最近下载了用于英语的 fasttext 预训练模型.我有两个文件: wiki.en.vec wiki.en.bin 我不确定这两个文件有什么区别? 解决方案 .vec 文件仅包含纯文本形式的聚合词向量..bin 文件另外包含模型参数,最重要的是,包含所有 n-gram 的向量. 因此,如果您想使用那些 n-gram(FastText 著名的“子词信息")对未训练过的单
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我定义了以下代码以加载预训练的嵌入模型: 导入gensim从 gensim.models.fasttext 导入 FastText 作为 FT_gensim将 numpy 导入为 np类加载器(对象):缓存 = {}emb_dic = {}计数 = 0def __init__(self, 文件名):打印(“|------------------------------------|")打印(“欢
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问题描述 fasttext 中的 get_latest_training_loss 函数似乎只返回 0.gensim 4.1.0 和 4.0.0不起作用. from gensim.models.callbacks import CallbackAny2Vec从 pprint 导入 pprint 作为打印从 gensim.models.fasttext 导入 FastText从 gensim
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FastText 预训练模型非常适合查找相似词: from pyfasttext import FastText模型 = FastText('cc.en.300.bin')model.nearest_neighbors('狗', k=2000)[('狗',0.8463464975357056),('小狗', 0.7873005270957947),('小狗', 0.769223749637603
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我使用 Python 接口在 FastText 中训练了一个监督模型,并且在精度和召回率方面得到了奇怪的结果. 首先,我训练了一个模型: model = fasttext.train_supervised("train.txt", wordNgrams=3, epoch=100, pretrainedVectors=pretrained_model) 然后我得到测试数据的结果: def
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我正在使用一些特定领域的语言,其中包含大量 OOV 词和一些拼写错误.我注意到 Spacy 只会为这些 OOV 词分配一个全零向量,所以我想知道处理这个问题的正确方法是什么.如果可能的话,我感谢您对所有这些要点进行澄清: pre-train 命令究竟有什么作用?老实说,我似乎无法正确解析网站上的解释: 使用近似的语言建模目标对管道组件的“令牌到向量"(tok2vec) 层进行预训练.具
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我正在玩 FastText,https://pypi.python.org/pypi/fasttext,与 Word2Vec 非常相似.由于它似乎是一个相当新的库,还没有多少内置函数,我想知道如何提取形态相似的词. 例如:model.similar_word("dog") -> 狗.但是没有内置函数. 如果我输入model["dog"] 我只得到了可能用于比较余弦相似度的向量.m
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目前,我正在使用Fasttext进行文本分类的堆栈溢出标记预测中. 我想知道标签多类时标签的正确格式是什么. 1.)__label__毒性__label__种族主义者__label__侮辱2.)__标签__有毒,__标签__种族主义者,__标签__侮辱3.)__标签__有毒__标签__种族主义者__标签__侮辱4.)有毒标签,种族主义标签,侮辱标签 所以有人可以告诉我哪个是真的.
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我正在尝试使用FastText Python API https://pypi.python.org/pypi/fasttext 虽然,据我所读,该API无法在
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我最近下载了英语的Fasttext预训练模型.我有两个文件: wiki.en.vec wiki.en.bin 我不确定两个文件有什么区别? 解决方案 .vec 文件仅包含明文形式的聚合词向量. .bin 文件 还包含模型参数,并且至关重要的是,还包含所有n-gram的向量. 因此,如果您想使用这些n-gram(FastText著名的“子词信息")对您没有训练过的单词进行
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我正在尝试使用以下命令在Windows 10的anaconda中安装Fasttext:pip install fasttext,如此处所述:https://pypi.org/project/fasttext/ 错误消息是: ValueError:未知的MS编译器版本1900 和 命令"c:\ users \ nicol \ anaconda3 \ python.exe -u -c"
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我想用fastext训练自己的单词嵌入.但是,按照本教程操作后,我将无法正确执行此操作.到目前为止,我尝试过: 在: from gensim.models.fasttext import FastText as FT_gensim # Set file names for train and test data corpus = df['sentences'].values.toli
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我尝试按照此处的说明在python 3.6的Windows 10上安装pyfasttext. 我有来自mingw的g ++,clang LLVM 7.0.1,并将它们都放在环境变量上. 我设置USE_CYSIGNALS=0是因为我在Windows上. 但是当我运行命令时: python setup.py install 我遇到以下错误: File "setup.py", line
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我正在使用Fasttext预训练模型进行研究,并且我需要词频来做进一步分析. fasttext网站上提供的.vec或.bin文件是否包含单词频率信息?如果是,我如何获得? 我正在使用load_word2vec_format加载使用model.wv.vocab [word] .count尝试的模型,该模型只会为您提供单词频率排名,而不是原始单词频率. 解决方案 我不认为这些格式包含任何
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使用Gensim创建FastText模型后,我想加载它,但是遇到看似与回调有关的错误. 用于创建模型的代码是 TRAIN_EPOCHS = 30 WINDOW = 5 MIN_COUNT = 50 DIMS = 256 vocab_model = gensim.models.FastText(sentences=model_input,
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我正在将Gensim与 Fasttext Word vectors 一起使用,以返回相似的单词 这是我的代码: import gensim model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.it.300.vec') words = model.most_similar(positive=['sole'],topn
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在使用Python API和Fast Text进行模型的无监督训练时,有什么方法可以使模型丢失吗?目前,我正在使用C ++模型进行培训,并使用Python API进行加载. 例如,我首先运行以下代码来调整超级参数 ./fasttext skipgram \ -input /data/cleaned.txt \ -output /models/cleaned-model \ -epoch
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