word2vec es una red neuronal de dos capas para procesar texto. Toma palabras como entrada y genera un vector correspondientemente. Utiliza una combinación de Continuous Bag of Word y la implementación del modelo de skipgram.
¿Cuál es la mejor manera de descubrir la similitud semántica de las palabras? Word2Vec está bien, pero no es ideal: # Using the 840B word Common Crawl GloVe vectors with gensim: # 'hot' is closer to 'cold' than 'warm' In [7]: model.similarity('hot', 'cold') Out[7]: 0.59720456121072973 In [8]:...
Tengo dos oraciones, S1 y S2, ambas con un recuento de palabras (generalmente) por debajo de 15. Cuáles son los algoritmos más útiles y exitosos (aprendizaje automático), que posiblemente sean fáciles de implementar (la red neuronal está bien, a menos que la arquitectura sea tan complicada como...
Me pregunto cómo etiquetar (etiquetar) oraciones / párrafos / documentos con doc2vec en gensim, desde un punto de vista práctico. ¿Necesita tener cada oración / párrafo / documento con su propia etiqueta única (por ejemplo, "Sent_123")? Esto parece útil si desea decir "qué palabras u oraciones...
Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma de imprimir todo dfsin importar su...
Hay un iterparámetro en la gensimimplementación de Word2Vec clase gensim.models.word2vec.Word2Vec (oraciones = Ninguno, tamaño = 100, alfa = 0.025, ventana = 5, min_count = 5, max_vocab_size = Ninguno, muestra = 0, semilla = 1, trabajadores = 1, min_alpha = 0.0001, sg = 1, hs = 1, negativo = 0,...
Estoy usando Gensim Library en python para usar y entrenar el modelo word2vector. Recientemente, estaba buscando inicializar los pesos de mi modelo con un modelo word2vec previamente entrenado como (modelo preformado GoogleNewDataset). He estado luchando con eso un par de semanas. Ahora, acabo de...
Estoy buscando encontrar pesos pre-entrenados de modelos ya entrenados como datos de Google News, etc. Me resultó difícil entrenar un nuevo modelo con suficiente cantidad (10 GB, etc.) de datos para mí. Por lo tanto, quiero aprovechar el aprendizaje de transferencia en el que podría obtener pesos...
Estoy tratando de usar CNN (red neuronal convolucional) para clasificar documentos. CNN para textos cortos / oraciones ha sido estudiado en muchos artículos. Sin embargo, parece que ningún documento ha utilizado CNN para textos o documentos largos. Mi problema es que hay demasiadas características...
He leído que la representación distributiva se basa en la hipótesis distributiva de que las palabras que aparecen en un contexto similar tienden a tener significados similares. Word2Vec y Doc2Vec están modelados de acuerdo con esta hipótesis. Pero, en el documento original, incluso se titulan como...
Soy un principiante en redes neuronales y actualmente estoy explorando el modelo word2vec. Sin embargo, me está costando entender cuál es exactamente la matriz de características. Puedo entender que la primera matriz es un vector de codificación de una sola palabra para una palabra dada, pero...
He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica
Estoy tratando de hacer un análisis de sentimientos. Para convertir las palabras en vectores de palabras, estoy usando el modelo word2vec. Supongamos que tengo todas las oraciones en una lista llamada 'oraciones' y estoy pasando estas oraciones a word2vec de la siguiente manera: model =...
He estado trabajando en datos entrenados para el algoritmo Word2vec. Como necesitamos que las palabras permanezcan como originales, no las escribimos en minúsculas en la fase de preprocesamiento. Por lo tanto, hay palabras con diferentes variaciones (por ejemplo, "Tierra" y "tierra"). La única...