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我需要统计word2vec的训练模型中每个词的出现频率.我希望输出如下所示: 词条计数苹果 123004国家 4432180运行 620102... 可以这样做吗?我如何从 word2vec 中获取这些数据? 解决方案 你使用的是哪个 word2vec 实现? 在流行的gensim 库中,在Word2Vec 模型建立其词汇表后(通过进行完整训练,或在build_vocab()>
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我是机器学习和 Tensorflow 的新手,因为我不知道 Python,所以我决定使用那里的 javascript 版本(可能更像是一个包装器). 问题是我试图构建一个处理自然语言的模型.因此,第一步是对文本进行分词,以便将数据提供给模型.我做了很多研究,但他们中的大多数都使用 python 版本的 tensorflow 使用如下方法:tf.keras.preprocessing.text
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tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None) 我无法理解此功能的职责.它像查找表吗?什么意思返回每个id对应的参数(in ids)? 例如,在skip-gram模型中,如果我们使用tf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_inputs),那么对于每个t
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我需要计算word2vec的训练模型中每个单词的频率.我想要的输出看起来像这样: term count apple 123004 country 4432180 runs 620102 ... 有可能这样做吗?我如何从word2vec中获取这些数据? 解决方案 您正在使用哪个word2vec实现? 在流行的gensim库中,在建立Word2Vec模型的词汇表
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我正在尝试通过使用CNN编码输入来实现系统.在CNN之后,我需要获取一个向量并将其用于另一种深度学习方法中. def get_input_representation(self): # get word vectors from embedding inputs = tf.nn.embedding_lookup(self.embeddings, self.input_pl
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我是Machine Learning和Tensorflow的新手,因为我不知道python所以我决定使用javascript版本(可能更像是一个包装器)。 问题是我尝试构建一个处理自然语言的模型。因此,第一步是将文本标记化,以便将数据提供给模型。我做了很多研究,但他们中的大多数都使用了python版本的tensorflow,它使用的方法如下: tf.keras.preprocessing.t
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