word2vec पर टैग किए गए जवाब

शब्दों की शब्दार्थ समानता का पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? Word2Vec ठीक है, लेकिन आदर्श नहीं: # 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]: model.similarity('hot', 'warm') Out[8]: 0.56784095376659627 …

20 nlp  word-embeddings  word2vec  nltk 

मेरे पास दो वाक्य हैं, S1 और S2, दोनों में एक शब्द गणना है (आमतौर पर) 15 से नीचे। सबसे व्यावहारिक रूप से उपयोगी और सफल (मशीन लर्निंग) एल्गोरिदम क्या हैं, जो संभवतः लागू करना आसान है (तंत्रिका नेटवर्क ठीक है, जब तक कि आर्किटेक्चर Google इंसेप्शन के रूप में …

18 nlp  clustering  word2vec  similarity 

मैं सोच रहा हूँ कि कैसे (टैग) वाक्यों / अनुच्छेदों / दस्तावेजों को dens2vec के साथ gensim में लेबल किया जाए - एक व्यावहारिक दृष्टिकोण से। क्या आपको अपने स्वयं के अनूठे लेबल (उदाहरण के लिए "Sent_123") के साथ प्रत्येक वाक्य / पैराग्राफ / दस्तावेज़ की आवश्यकता है? यह उपयोगी …

17 machine-learning  text-mining  word-embeddings  word2vec 

मैं corr()एक मूल df से df बनाता हूं । corr()Df बाहर 70 एक्स 70 में आया और यह हीटमैप कल्पना करने के लिए असंभव है ... sns.heatmap(df)। अगर मैं प्रदर्शित करने की कोशिश करता हूं corr = df.corr(), तो तालिका स्क्रीन पर फिट नहीं होती है और मैं सभी सहसंबंधों …

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

मैं Word2vector मॉडल का उपयोग और प्रशिक्षण के लिए अजगर में जेनसिम लाइब्रेरी का उपयोग कर रहा हूं। हाल ही में, मैं अपने मॉडल के वज़न को कुछ पूर्व-प्रशिक्षित वर्ड 2vec मॉडल जैसे (GoogleNewDataset pretrained मॉडल) के साथ शुरू करने पर विचार कर रहा था। मैं इसके साथ कुछ हफ़्ते …

14 python  nlp  word-embeddings  word2vec  gensim 

Word2Vec कार्यान्वयन iterमें एक पैरामीटर हैgensim class gensim.models.word2vec.Word2Vec (वाक्य = कोई नहीं, आकार = 100, अल्फा = 0.025, खिड़की = 5, min_count = 5, max_vocab_size = कोई नहीं, नमूना = 0, बीज = 1, श्रमिक = 1, min_alpha = 0.0001, sg = 1, hs = 1, ऋणात्मक = 0, cbow_mean …

14 gensim  word2vec  convergence 

मैं पहले से प्रशिक्षित मॉडल जैसे कि Google समाचार डेटा आदि का एक पूर्व-प्रशिक्षित वज़न खोजने के लिए देख रहा हूं। मैंने अपने लिए पर्याप्त मात्रा (10 जीबी आदि) के साथ एक नए मॉडल को प्रशिक्षित करना मुश्किल पाया। इसलिए, मैं ट्रांसफर लर्निंग से लाभ उठाना चाहता हूं, जिसमें मैं …

13 machine-learning  bigdata  word2vec 

मैं दस्तावेजों को वर्गीकृत करने के लिए सीएनएन (कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क) का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। कई पाठों में लघु पाठ / वाक्यों के लिए सीएनएन का अध्ययन किया गया है। हालांकि, ऐसा लगता है कि किसी भी कागजात ने लंबे पाठ या दस्तावेज़ के लिए सीएनएन …

11 classification  neural-network  text-mining  convnet  word2vec 

मैंने पढ़ा है कि वितरणात्मक प्रतिनिधित्व वितरण संबंधी परिकल्पना पर आधारित है जो समान संदर्भ में होने वाले शब्दों के समान अर्थ रखता है। Word2Vec और Doc2Vec दोनों इसी परिकल्पना के अनुसार बनाए गए हैं। लेकिन, मूल पेपर में, यहां तक ​​कि उन्हें शीर्षक के रूप में Distributed representation of …

10 nlp  word-embeddings  terminology  word2vec 

मैं तंत्रिका नेटवर्क में एक शुरुआत कर रहा हूँ और वर्तमान में मैं word2vec मॉडल की खोज कर रहा हूँ। हालाँकि मुझे यह समझने में कठिन समय है कि फीचर मैट्रिक्स वास्तव में क्या है। मैं समझ सकता हूं कि पहला मैट्रिक्स किसी दिए गए शब्द के लिए एक-गर्म एन्कोडिंग …

10 machine-learning  neural-network  word2vec 

मैं भावना विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूं। शब्दों को शब्द वैक्टर में बदलने के लिए मैं word2vec मॉडल का उपयोग कर रहा हूं। मान लीजिए कि मेरे पास 'वाक्य' नाम की एक सूची में सभी वाक्य हैं और मैं इन वाक्यों को शब्द 2vec में दे रहा हूं: …

9 machine-learning  deep-learning  word-embeddings  word2vec  sentiment-analysis