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gensim
#首先更新一下三个包 !pip install --upgrade numba !pip install --upgrade numpy !pip install --upgrade scipy跟新完成后，再安装gensim !pip install gensim安装完成后，导入gensim，查看版本 import gensim gensim.__version__显示版本是4.3.1（截至目前是最新版本），则安装成功 关于如何使用，本人还是菜鸟，未来继续学习……
NLP - gensim 库快速上手说明 1
gensim 库简介Gensim是一个用Python编写的开源自然语言处理库，用于处理文本数据，包括文档相似度计算、主题建模、文本分类、信息检索等任务。Gensim的目标是使文本处理更加高效、简单和有趣。Gensim支持多种文本格式，包括txt、csv、json等。它还提供了一些预处理功能，如分词、停用词过滤、词干提取等。 Gensim最著名的功能是主题建模。它使用了一种称为“Latent Dirichlet Allocation（LDA）”的算法，该算法可以将文档集合分…
TypeError: load_word2vec_format() got an unexpected keyword argument ‘no_header‘
我是真的不懂啊
精简版 环境：Colab 报错任务：导入 glove 模型，报错 unexpected keyword argument 'no_header' 解决方案：升级 gensim 包和 numpy 至最新，重启 kernel报错过程尝试通过 KeyedVectors.load_word2vec_format() 调用 glove import numpy as np import pprint from gensim.models import KeyedVectors # you can download the GloVe vectors from https://www.kaggle.com/datasets/danielwillgeorge/glove6b100dtxt/ # uncomp…
Gensim的名字源自于"Generate Similar," 这个词是指Gensim可以用于生成类似的文本。这个词也可以被解释为"Generative Similarity," 表示Gensim可以用于生成相似的文本。Gensim是一个用于文本处理的库，可以用于计算文本之间的相似度，以及生成类似的文本。 [图片] GensimGensim是一个开源的文本处理库，可以用于自然语言处理和信息检索应用中。它提供了很多用于文本处理的工具，包括语料库处理、主题建模、文本相似度计算等。Gensim…
自律，冥想，记录，践行。
谢邀 Gensim是一个用于自然语言处理的Python库，主要用于语料库的语义建模。Gensim的目标是使得建模语义的过程尽可能简单，同时提供高效的工具。Gensim可以用于以下应用： 文本检索：Gensim提供了诸如TF-IDF、LSI、LDA等算法，可以帮助用户快速检索文本。文档相似度：Gensim可以用于计算文档之间的相似度，从而帮助用户找出相似的文档。词向量：Gensim可以通过Word2Vec、Glove等算法训练词向量，帮助用户实现语义建模。主题建模…
word2vec实践
一个深耕风控领域的算法工程师
首先，我们放上gensim中关于word2vec api的参数详解。 Gensim之Word2Vec参数介绍_qq_45090953的博客-CSDN博客_gensim word2vec 参数 https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 接下来，我们使用gensim来练习word2vec import jieba import jieba.analyse jieba.suggest_freq('沙瑞金', True) jieba.suggest_freq('田国富', True) jieba.suggest_freq('高育良', True) jieba.suggest_freq('侯亮平', True) jieba.suggest_freq('钟小艾', True) jieba.su…
doc2vec 源码解析
来自青藏高原的藏族大叔，代码充斥着雪莲和高山的味道
关于doc2vecdoc2vec 的目的是为了将一个段落/文章/句子，使用一个向量来表达。有了向量就可以做计算，我在学习word2vec的时候，看到下面这张图时，一下子就被向量的魅力所吸引，很惊人 [图片] word2vec训练之后，每个单词都可以用一个向量来表示，上图中，代表king，man，woman的向量有50维，每个维度用颜色表示出来，这样看起来比较直观，然后做运算 king-man+woman，其结果和代表queen的向量一对比，居然大部分都是相似的 自然而然地…
基于Gensim构建TFIDF和LSI文本召回模型
励志求真，笃学明德。
from gensim.similarities import SparseMatrixSimilarity, MatrixSimilarity from gensim.corpora import Dictionary from gensim.models import TfidfModel, LsiModel # 模型训练 # segment_file是分词文件，每行是一段已分词的文本 text_list = list() for line in open(segment_file, 'r'): text_list.append(line.split()) dictionary = Dictionary(text_list) corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in text_list] …