Gensim - TF-IDF，如何执行正确的起源TF-IDF？
Gensim是一个用于主题建模和自然语言处理的Python库。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，用于衡量一个词在文档中的重要性。
要正确执行起源TF-IDF，可以按照以下步骤进行：
- 导入必要的库和模块：
from gensim import corpora
from gensim.models import TfidfModel- 准备文档集合：
documents = ["This is the first document.",
"This document is the second document.",
"And this is the third one.",
"Is this the first document?"]- 对文档进行分词和预处理：
# 分词
tokenized_documents = [document.lower().split() for document in documents]
# 去除停用词等预处理操作
# ...- 创建词袋模型（Bag-of-Words Model）：
# 创建词袋模型
dictionary = corpora.Dictionary(tokenized_documents)
# 将文档转换为词袋表示
corpus = [dictionary.doc2bow(document) for document in tokenized_documents]- 计算TF-IDF：
# 计算TF-IDF模型
tfidf_model = TfidfModel(corpus)
# 获取文档的TF-IDF表示
tfidf_vectors = tfidf_model[corpus]- 查看结果：
# 打印每个文档的TF-IDF向量
for i, vector in enumerate(tfidf_vectors):
print("Document", i+1)
for term_id, weight in vector:
term = dictionary.get(term_id)
print(term, ":", weight)
print()TF-IDF的优势在于能够准确地衡量一个词在文档中的重要性，从而在文本挖掘、信息检索、文档聚类等任务中起到关键作用。
TF-IDF的应用场景包括：
- 文本分类：通过TF-IDF可以提取文本的关键特征，用于训练分类模型。
- 信息检索：通过TF-IDF可以衡量查询词与文档的相关性，用于搜索引擎的排序。
- 文本摘要：通过TF-IDF可以识别文档中的重要句子或关键词，用于生成文本摘要。
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请注意，以上链接仅为示例，具体产品和链接可能会根据腾讯云的更新而有所变化。
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我试图计算所有值之间的余弦相似度。
1000*20000次计算花费了我超过10分钟的时间。
代码：
from gensim import matutils
# array_A contains 1,000 TF-IDF values
# array_B contains 20,000 TF-IDF values
for x in array_A:
for y in array_B:
matutils.cossim(x,y)
有必要使用gensim软件包来获得tf-idf值并进行相似度计算。
有人能给我一些建议和指导来加快时间吗？
浏览 3提问于2017-09-18得票数 0
我正在使用Gensim python工具包为文档构建tf-idf模型。因此，我需要首先为所有文档创建一个字典。然而，我发现Gensim在创建字典和语料库之前没有使用词干分析。我说的对吗？
浏览 0提问于2013-01-23得票数 2
回答已采纳
从我从网上找到的文档中，我计算出了用于确定语料库中术语的词频和反向文档频率权重的表达式
tf-idf(wt)= tf * log(|N|/d)；
我正在研究gensim中提到的tf-idf的实现。文档中给出的示例如下
>>> doc_bow = [(0, 1), (1, 1)]
>>> print tfidf[doc_bow] # step 2 -- use the model to transform vectors
[(0, 0.70710678), (1, 0.70710678)]
这显然不遵循Tf-IDF的标准实现。这两种模型之间的区别是什么？
注
浏览 7提问于2012-02-28得票数 4
如果我有一些像这样的文档：
doc1 = "hello hello this is a document"
doc2 = "this text is very interesting"
documents = [doc1, doc2]
我在Gensim中计算了一个TF-IDF矩阵，如下所示：
# create dictionary
dictionary = corpora.Dictionary([simple_preprocess(line) for line in documents])
# create bow corpus
corpus = [dictio
浏览 4提问于2019-11-21得票数 0
1回答
您好，我正在使用Gensim来查找文档之间的相似度，因此我对文档进行TF-IDF并计算余弦相似度。当我有新文档时，我可以使用index[tfidfvec]计算这个文档与以前文档的相似度，但是这样TF-IDF不会更新，并且在相似度计算中不考虑新词。有没有什么解决方案可以快速更新TF-IDF而无需重新计算整个矩阵，或者对我的问题有什么最好的解决方案？
浏览 2提问于2018-12-26得票数 2
我已经有了一个tf-idf矩阵，其中行代表术语，列代表文档。现在，我想用给定的术语-文档矩阵训练一个LDA模型。第一步似乎是使用gensim.matutils.Dense2Corpus将矩阵转换为语料库格式。但是如何构造id2word参数呢？我有术语列表(#terms==#rows)，但是我不知道字典的格式，所以我不能用像gensim.corpora.Dictionary.load_from_text这样的函数构造字典。有什么建议吗？谢谢。
浏览 2提问于2014-11-28得票数 2
2回答
我正在尝试构建一个Tf-Idf模型，它可以使用对双词和单词进行评分。为此，我构建了一个gensim字典，然后使用该字典创建我用来构建模型的语料库的词袋表示。
构建字典的步骤如下所示：
dict = gensim.corpora.Dictionary(tokens)
其中token是单字和双字的列表，如下所示：
[('restore',),
('diversification',),
('made',),
('transport',),
('The',),
('grass',),
(
浏览 1提问于2018-07-19得票数 7
1回答
因此，我试图使用gensim与corpus_lsi一起生成教程中的LSI模型。
我从我自己制作的语料库和字典开始。文档列表太小(9行=9文档)，这是教程中提供的示例列表
但是，pythos在到达生成LSI_model的行时就会崩溃。您可以在下面看到我的代码以及生成的输出
码
#!/usr/bin/env python
import os
from gensim import corpora, models, similarities
import logging
#logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(
浏览 3提问于2016-10-23得票数 1
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2回答
好的，这是一个关于向Gensim python库提供训练数据时需要什么数据结构的具体问题。特别是，必须隐含地理解所提供的任何数据中的文档构成(否则，例如，它将无法找到tf-idf)。
例如，出于培训目的，在该库的教程中使用了wikipedia转储。维基百科转储以XML格式提供。是什么让gensim理解独立的文档？这种理解是建立在xml元素的基础上的吗？
浏览 12提问于2017-02-22得票数 0
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3回答
我想从下面的文档中计算tf-idf。我用的是蟒蛇和熊猫。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'docId': [1,2,3],
'sent': ['This is the first sentence','This is the second sentence', 'This is the third sentence']})
首先，我认为我需要为每一行获取word_count。所以我写了一个简单的函数：
def word_count(se
浏览 0提问于2016-06-02得票数 38
我正在使用Gensim为下面提到的语料库计算tf-idf分数。
corpus=['human interface computer',
'survey user computer system response time',
'eps user interface system',
'system human system eps',
'user response time']
我当前的代码如下所示。
dictionary = corpora.Dictionary(line.lower().split()
浏览 1提问于2017-11-15得票数 0
我正在使用gensim来完成一些NLP任务。我已经从dictionary.doc2bow创建了一个语料库，其中dictionary是corpora.Dictionary的对象。现在，我想在运行LDA模型之前过滤掉tf-idf值较低的术语。我查看了语料库类的，但找不到访问术语的方法。有什么想法吗？谢谢。
浏览 0提问于2014-07-11得票数 8
2回答
TF的Word2Vec嵌入
、、、、
当您训练word2vec模型(例如使用gensim)时，您提供了一个单词/句子列表。但是，似乎没有办法为计算的词语指定权重，例如使用TF-以色列国防军。
通常的做法是将单词向量嵌入与相关的TF-IDF权重相乘吗？或者word2vec能以某种方式有机地利用这些优势吗？
浏览 0提问于2018-03-04得票数 16
有许多不同的方法可以计算tf和idf。我想知道gensim在其LSA模型中使用的是哪个公式。我一直在研究它的源代码lsimodel.py，但我不清楚文档术语矩阵是在哪里创建的(可能是因为内存优化)。
在中，我看到文档术语矩阵的每个单元格都是该单词在该文档中的对数频率除以该单词的熵：
tf(w, d) = log(1 + frequency(w, d))
idf(w, D) = 1 / (-Σ_D p(w) log p(w))
然而，这似乎是tf-idf的一种非常不寻常的配方。tf-idf的一种更熟悉的形式是：
tf(w, d) = frequency(w, d)
idf(w, D) = log
浏览 10提问于2017-12-02得票数 0
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3回答
我使用从一组文档中构建字典。每个文档都是一个令牌列表。这是我的代码
def constructModel(self, docTokens):
""" Given document tokens, constructs the tf-idf and similarity models"""
#construct dictionary for the BOW (vector-space) model : Dictionary = a mapping between words and their integer ids = coll
浏览 20提问于2014-06-12得票数 4
我正在处理文本数据，目前我已经将我的数据放入术语文档矩阵中，并计算出TF，术语频率和TF-IDF，术语频率与文档频率相反。从这里看，我的矩阵如下所示：
列=文档名称
行名=单词
填充了他们的TF和TF-IDF分数。
在我目前的大部分分析中，我一直在使用R中的tm包，但为了更进一步，我已经开始使用Python语言中的gensim库。
我不清楚我是否有像TF和TF-IDF中那样的词嵌入。我希望使用Word2Vec/Doc2Vec，并获得一个类似于我目前拥有的矩阵，然后计算文档之间的余弦相似度。这是模型的输出之一吗？
我基本上有大约6000个文档，我想计算它们之间的余弦相似度，然后对这些余弦相似度得
浏览 3提问于2019-07-11得票数 0
1.对于下面的测试文本，
test=['test test', 'test toy']
tf-以色列国防军得分没有正常化(智能：'ntn')是
[['test', 1.17]]
[['test', 0.58], ['toy', 1.58]]
这似乎不符合我通过直接计算得到的
tfidf (w, d) = tf x idf
where idf(term)=log (total number of documents / number of documents containing term)
浏览 3提问于2021-06-28得票数 1
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为什么gensim中的tf-idf模型在我转换语料库后丢弃了术语和计数？
我的代码：
from gensim import corpora, models, similarities
# Let's say you have a corpus made up of 2 documents.
doc0 = [(0, 1), (1, 1)]
doc1 = [(0,1)]
doc2 = [(0, 1), (1, 1)]
doc3 = [(0, 3), (1, 1)]
corpus = [doc0,doc1,doc2,doc3]
# Train a tfidf model using t
浏览 0提问于2013-02-23得票数 2
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1回答
删除Gensim中的文档
、、、
我正在使用Gensim执行NLP任务，目前我有一个包含空文档的语料库。我不想重新运行我的代码，尽管这是一种选择，我只想删除没有任何内容的文档。这些文档已经保存为TF-IDF语料库，并想知道是否有方法可以删除这些空文档。我可以找出哪些文档是空的，但是语料库文件是一个迭代器，而不是任何类型的数据结构，即列表。谢谢,
卡梅伦
浏览 22提问于2016-07-28得票数 0
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我试图模仿一些文件流和更新LSI的额外文件流-入。我发现这个错误：
Traceback (most recent call last):
File "gensimStreamGen_tutorial5.py", line 57, in <module>
for vector in corpus_memory_friendly: # load one vector into memory at a time
File "gensimStreamGen_tutorial5.py", line 44, in __iter__
lsi
浏览 3提问于2015-07-20得票数 2
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我似乎得到了所有正确的结果，直到最后一步。我的结果一直都是空的。
我试图按照本教程对6组注释进行比较：
到目前为止，我有这样的看法：
#tokenize an array of all text
raw_docs = [Notes_0, Notes_1, Notes_2, Notes_3, Notes_4, Notes_5]
gen_docs = [[w.lower() for w in word_tokenize(text)]
for text in raw_docs]
#create dictionary
dictionary_interactions = gen
浏览 1提问于2018-04-10得票数 1
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我一直在尝试确定一组文档之间的相似度，我正在使用的方法之一是与TF-IDF结果的余弦相似度。
我尝试使用sklearn和gensim的实现，它们给出了类似的结果，但我自己的实现得到了不同的结果。
经过分析，我注意到他们的实现与我研究和遇到的不同：
Sklearn和gensim使用原始计数作为TF，并对结果向量应用L2范数。
另一方面，我发现的实现将规范化术语计数，例如
TF = term count / sum of all term counts in the document
我的问题是，它们的实现有什么不同？它们最终是否会提供更好的结果，用于集群或其他目的？
编辑(这样问题就更清楚了)：
浏览 1提问于2017-05-22得票数 1
我研究了几种使用Python计算文档中单词的TF-IDF分数的方法。我选择使用TextBlob。
我得到了一个输出，然而，它们是负值。我知道这是不正确的(非负数(tf)除以正数(df)不会产生负值)。
我已经查看了这里发布的以下问题：，但它没有任何帮助。
我是如何计算分数的：
def tf(word, blob):
return blob.words.count(word) / len(blob.words)
def n_containing(word, bloblist):
return sum(1 for blob in bloblist if word
浏览 0提问于2015-09-07得票数 2
我正在尝试根据主题行对电子邮件进行分类，为了训练分类器，我必须获得LSI。我正在获取tf-idf，并进一步尝试获取LSI模型。但是，它根本不会对任何文件进行任何处理/写入。我的代码如下：
#reading the list of subjects for features
f = open('subject1000.csv','rb')
f500 = open('subject500.csv','wb')
with open('subject1000.csv') as myfile:
head=list(
浏览 0提问于2014-02-01得票数 1
我对堆叠溢出和巨蟒很陌生，所以请容忍我。我试图使用PyCharm编辑器在python中使用gensim包在文本语料库上运行一个潜在的Dirichlet。我在R中准备了语料库，并使用以下R命令将其导出到csv文件：
write.csv(testdf, "C://...//test.csv", fileEncoding = "utf-8")
它创建了以下csv结构(尽管文本的长度和预处理时间要长得多)：
,"datetimestamp","id","origin","text"
1,"1960
浏览 1提问于2018-03-20得票数 3
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在gensim的上阅读了教程后，我不明白从训练好的模型生成新嵌入的正确方法是什么。到目前为止，我已经像这样训练了gensim的快速文本嵌入：
from gensim.models.fasttext import FastText as FT_gensim
model_gensim = FT_gensim(size=100)
# build the vocabulary
model_gensim.build_vocab(corpus_file=corpus_file)
# train the model
model_gensim.train(
corpus_file=corpus_
浏览 11提问于2019-07-17得票数 1
回答已采纳
2回答
我使用gensim包以这样的方式加载模型：
from gensim.models import FastText
model = FastText.load_fasttext_format('wiki-news-300d-1M-subword.bin')
如前所述，这里。
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe6 in position 57: unexpected end of data
.bin文件是从这个来源下载的。
如何正确加载模型？
浏览 0提问于2019-01-28得票数 1
我已经使用Python的sklearn库使用我自己的数据集拟合了TF-IDF模型： tfidf_featuriser = sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer(stop_words=None)
tfidf_featuriser.fit(documents)
tfidf_docterm_matrix = tfidf_featuriser.transform(documents) 我正在尝试解决单词类比(男人：：国王作为女人：：皇后)，因为它可以用gensim的Word2Vec模型来做。到目前为止，我已经尝试了以下几种方法： vec1 =
浏览 21提问于2021-02-09得票数 2
回答已采纳
我最近将conda环境从python=3.4更新到了Python3.6。该环境是为一个使用的项目创建的，该项目在3.4上工作得很好。在此更新之后，使用该库会生成多个错误，例如：
TypeError: object of type 'itertools.chain' has no len()
或
AssertionError: decomposition not initialized yet
你们知道为什么gensim明确表示支持python3.5和3.6时会发生这种情况吗？
使用的代码如下：
# Create Texts
texts = src.data.raw.extrac
浏览 24提问于2017-07-19得票数 0
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我必须计算两列csv文件的tf-idf。我应该将行转换为文本文件吗？或者是否有任何方法可以从csv计算tf-idf。
如何计算csv文件列的tfidf？
浏览 0提问于2017-10-23得票数 0
我正在做基于TF-IDF向量空间模型的文本分类，我只有不超过3000 samples.For的公平评估，我正在使用5折交叉验证对分类器进行评估，但令我困惑的是，是否有必要在每次折叠交叉验证中重建TF-IDF向量空间模型。也就是说，在每个折叠交叉验证中，我是否需要重新构建词汇表并重新计算词汇表中的IDF值？
目前，我正在基于scikit-learn工具包进行TF-IDF变换，并使用SVM训练我的分类器。我的方法如下:首先，我将手头的样本除以3:1的比例，其中75%的样本用于拟合TF-IDF向量空间Model.Herein的参数，该参数是词汇表的大小和其中包含的术语，以及vocabulary.Th
浏览 1提问于2017-09-02得票数 12
1回答
我在使用sckit-learn库的TF-IDF中使用K-means聚类。我知道K-means使用距离来创建聚类，距离用(x轴值，y轴值)表示，但tf-idf是一个单独的数值。我的问题是，这个tf-idf值是如何通过K均值聚类转换为(x，y)值的。
浏览 20提问于2020-02-19得票数 2
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我的目标是在Windows上的Python3中导入gensim。
我使用的是Python3.7.2(通过在Windows命令提示符下运行python -V来检查)。我通过运行pip install gensim安装了gensim。我通过运行pip freeze检查了安装，并看到行gensim==3.7.3。
然后，我运行命令py进入交互式python模式(仍然在Windows命令提示符下)。我运行了行import gensim，得到了以下输出：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1,
浏览 1提问于2019-05-22得票数 1
我正在尝试用gensim模拟CountVectorizer()中的n_gram参数。我的目标是能够将LDA与Scikit或Gensim一起使用，并找到非常相似的二元语法。
例如，我们可以找到以下带有scikit的二元模型："abc computer"，"binary unordered“和gensim "A survey"，"Graph minors”……
我在下面附上了我的代码，以比较Gensim和Scikit在二元/单元语法方面的差异。
谢谢你的帮忙
documents = [["Human" ,"machine
浏览 1提问于2017-05-11得票数 0
1回答
我正在尝试修改this post中应用tf-idf的示例。 from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from gensim.corpora import Dictionary
from gensim.models.tfidfmodel import TfidfModel
from gensim.matutils import sparse2full
import numpy as np
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_md')
def keep_token(t
浏览 31提问于2019-09-21得票数 1
我试图在中使用令人敬畏的gensim库实现类似的东西，但是与协作过滤相比，我很难提高结果的质量。
我有两个模型，一个建立在Apache上，另一个在grouplens 2000万评级数据集上使用gensim Word2Vec。我的apache模型托管在AWS 上，我在本地运行gensim模型。然而，当我比较结果时，我发现CF模型9的结果比10次要好(例如下面的例子更类似于搜索到的与漫威电影的亲和力)。
如果我搜索“雷神”电影，我会得到以下结果
Gensim
“美国船长:第一复仇者”(2011)
X-男子:头等舱(2011年)
类人猿星球的崛起(2011年)
铁人2 (2010)
浏览 0提问于2018-02-10得票数 1
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我正在尝试执行一些NLP (更准确地说是TF-IDF项目)来完成我的学士论文的一部分。
我将其中的一小部分导出到一个名为'thesis.txt‘的文档中，似乎在将清理后的文本数据适合gensim Dictionary时遇到了问题。
所有的单词都是标记化的，存储在一个单词包中，我不知道我做错了什么。
下面是我得到的错误：
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (mo
浏览 3提问于2021-03-08得票数 0
3回答
根据我对查询的搜索，我在这里张贴，我有许多链接，这些链接提出了解决方案，但没有确切地提到这是如何做到的。例如，我已经探索了以下链接：
等。
因此，我将介绍我对如何使用带有tf-idf的朴素贝叶斯公式的理解，如下所示：
朴素贝叶斯公式：
P(word|class)=(word_count_in_class + 1)/(total_words_in_class+total_unique_words_in_all_classes(basically vocabulary of words in the entire training set))
tf-idf加权可以在上面的公式中使用如下：
浏览 2提问于2016-05-24得票数 16
回答已采纳
我正在尝试对一个矩阵执行tfidf。我想使用gensim，但是models.TfidfModel()只在语料库上工作，因此返回一个不同长度的列表列表(我想要一个矩阵)。
选项是以某种方式填充列表列表的缺失值，或者只是将语料库转换为矩阵
numpy_matrix = gensim.matutils.corpus2dense(corpus, num_terms=number_of_corpus_features)
选择后者，然后尝试将此计数矩阵转换为tf-idf加权矩阵：
def TFIDF(m):
#import numpy
WordsPerDoc = numpy.sum(m,
浏览 0提问于2015-06-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我有两个文件doc1.txt和doc2.txt。这两份文件的内容如下：
#doc1.txt
very good, very bad, you are great
#doc2.txt
very bad, good restaurent, nice place to visit
我希望将我的语料库与,分开，以便我的最终DocumentTermMatrix变成：
terms
docs very good very bad you are great good restaurent nice place to visit
doc1
浏览 7提问于2014-06-10得票数 0
我正在使用scikit-learn来查找tf-idf值。
我有一组documents，如：
D1 = "The sky is blue."
D2 = "The sun is bright."
D3 = "The sun in the sky is bright."
我想要创建这样一个矩阵：
Docs blue bright sky sun
D1 tf-idf 0.0000000 tf-idf 0.0000000
D2 0.0000000 tf-idf 0.0000000 tf-idf
浏览 0提问于2014-06-04得票数 8
1回答
我有一个用Gensim创建的Doc2Vec模型，希望使用scikit-learn DBSCAN来查找模型中句子的聚类。
我很难找到如何最好地转换模型向量，以便与DBSCAN和绘图集群一起工作，并且在web上找不到许多直接适用的示例。
以下是我到目前为止所拥有的：
import gensim
import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
import matplotlib.pyplot as plt
fnIn = 'NLPModels/doc2VecModel_vector_size{0}_epochs{1}.bin'
浏览 3提问于2020-04-16得票数 1
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2回答
我想用fastext来训练我自己的单词嵌入。然而，在遵循了教程之后，我无法正确地完成它。到目前为止，我尝试了：
在：
from gensim.models.fasttext import FastText as FT_gensim
# Set file names for train and test data
corpus = df['sentences'].values.tolist()
model_gensim = FT_gensim(size=100)
# build the vocabulary
model_gensim.build_vocab(sentence
浏览 44提问于2019-07-15得票数 1
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1回答
使用gensim
from gensim.models import TfidfModel
from gensim.corpora import Dictionary
sent0 = "The quick brown fox jumps over the lazy brown dog .".lower().split()
sent1 = "Mr brown jumps over the lazy fox .".lower().split()
dataset = [sent0, sent1]
vocab = Dictionary(dataset)
corpus
浏览 2提问于2018-05-30得票数 5
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我正在尝试编写这个查询；
localhost/solr/tvrh/?q=queryString&version=2.2&indent=on&tv.tf_idf=true
使用solrj。
我想要得到下面的tf和idf值；
<lst name="doc-40797">
<str name="uniqueKey">test20508</str>
<lst name="content">
<lst name="98">
<double name=&
浏览 0提问于2012-11-02得票数 0
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我在笔记本上写了LDA模型。我试图用mallet包装我的gensim LDA模型，得到以下错误： CalledProcessError:命令'../input/mymallet/mallet-2.0.8/bin/mallet import-file --preserve-case --keep-sequence --remove-stopwords -token-regex "\S+“--input /tmp/fbcc4b_corpus.txt --output /tmp/fbcc4b_corpus.mallet‘返回非零退出状态126。 由于第二行引发的错误： mallet
浏览 122提问于2020-06-28得票数 1
我正在尝试使用solr v2.2创建标记云。我已经读得够多了，但我在网上找不到任何适合新手的例子。我想要做的是；
我有一个字段；
<field name="content" stored="true" indexed="true" multiValued="true" termVectors="true"/>
我正在尝试获取单词的tf和IDF值。
到目前为止，我所做的是；
当我输入以下查询时
localhost/solr/tvrh/?q=queryString&version=2.2&i
浏览 0提问于2012-11-01得票数 0
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我在R中四处游玩，以找到tf-idf值。
我有一组documents，如：
D1 = "The sky is blue."
D2 = "The sun is bright."
D3 = "The sun in the sky is bright."
我想要创建这样一个矩阵：
Docs blue bright sky sun
D1 tf-idf 0.0000000 tf-idf 0.0000000
D2 0.0000000 tf-idf 0.0000000 tf-idf
D3 0.00
浏览 0提问于2014-06-03得票数 0
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我正在执行以下行：
id2word = gensim.corpora.Dictionary.load_from_text('wiki_en_wordids.txt')
此代码可在"".上使用。我下载了维基百科的语料库并生成了所需的文件，wiki_en_wordids.txt就是其中之一。此文件可在以下位置获得：
~/gensim/results/wiki_en
因此，当我执行上面提到的代码时，我会得到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "~\Python\Python36-32\
浏览 2提问于2017-05-12得票数 2
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我有一个自然语言数据集，我正在执行分类。
tf-idf模型总是比卷积神经网络模型性能更好。
我已经执行了很多超参数调优，但tf-idf模型的性能仍然更好。
事实上，tf-idf模型也比XGBoost模型执行得更好。
我们可以放心地说，在某些情况下，基本和原始机器学习模型可以比深度学习模型执行得更好吗？
浏览 17提问于2018-03-05得票数 1
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