Preguntas etiquetadas con word2vec

¿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]: model.similarity('hot', 'warm') Out[8]: …

20 nlp  word-embeddings  word2vec  nltk 

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 Google Inception, etc.). …

18 nlp  clustering  word2vec  similarity 

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 son más similares a …

17 machine-learning  text-mining  word-embeddings  word2vec 

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 …

16 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 

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 buscar que en gesim hay una …

14 python  nlp  word-embeddings  word2vec  gensim 

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, cbow_mean …

14 gensim  word2vec  convergence 

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 de capa previamente …

13 machine-learning  bigdata  word2vec 

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 de un documento. En mi conjunto …

11 classification  neural-network  text-mining  convnet  word2vec 

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 Distributed representation of words …

10 nlp  word-embeddings  terminology  word2vec 

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 ¿qué significa la segunda …

10 machine-learning  neural-network  word2vec 

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 peso?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 

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 = word2vec.Word2Vec(sentences, workers=4 , min_count=40, size=300, …

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

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 forma en que puedo pensar es tomar …

8 feature-extraction  word-embeddings  word2vec