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我是DL和NLP的新手，最近开始通过gensim使用预先训练好的fastText嵌入模型(cc.en.300.bin)。我找不到一种方法来导出作为模型一部分的n-gram向量。我知道它们是散列的，但也许有一种方法(不一定使用gensim)来获取它们？ 任何有见地的都将不胜感激！
浏览 16提问于2019-03-12得票数 0
我对在FastText库中使用tf很感兴趣，但是找到了一种处理ngram的逻辑方法。对于一般的word2vec aproach，我将对每个单词有一个向量，我可以计数该向量的术语频率，并相应地除以它的值。但是对于fastText来说，同一个词会有几个n克，我很高兴.] model['lis']model
浏览 3提问于2019-09-23得票数 7
def _compute_ngrams(word, min_n=1, max_n=3): for w in word[b]: extended_word = BOW + "".join( chr+ 1):
ngram.
浏览 0提问于2019-01-16得票数 1
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在此基础上，将fastText模型的最大长度n-g设置为零，从而使fastText模型的语义精度提高，使得fastText的行为几乎与word2vec相似。它忽略了纳克。但是，在加载fastText模型时，我无法找到如何设置此参数的任何形式。对怎么做有什么想法吗？
浏览 0提问于2017-08-08得票数 0
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我想使用pip安装fasttext。但是fasttext需要Cython。错误可以在这里看到：Traceback (most recent call last): File "/tmp/pip-install-3if14395/
浏览 6提问于2018-08-17得票数 1
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有没有一种方法让model.wv.most_similar在gensim中只返回正义词(即表示同义词，而不是反义词)？例如，如果我这样做：from gensim.models.fasttext import load_facebook_modelimport fasttext.util
from gensim.m
浏览 1提问于2021-07-19得票数 2
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请建议我需要遵循的分类方法。我需要使用哪些ML模型来训练数据和测试数据。分类更像gmail收件箱分类:主要分类、社交分类和促销分类。
浏览 1提问于2018-02-22得票数 0
Traceback (most recent call last): model= FastText.load_fasttext_format('model_ups_tickets_rca.bin')
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gen
浏览 6提问于2020-08-24得票数 1
我试图将gensim创建的快速文本模型导出到二进制文件中。但是医生们还不清楚如何做到这一点。之后，当我想使用以下方法加载模型时：我进入了一个无限循环。在加载由fasttext.model函数创建的model.save('fasttext.model)时，将在大约30秒内完成。
浏览 2提问于2019-11-15得票数 4
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下面是我编写的加载预培训模型的代码：model=ft.load_fasttext_format("wiki.en.bin0.23980476,现在我的困惑是，Fastext也为一个单词的字符ngram因此，对于一个单词“内部”，它将为它的所有字符符号创建向量，包括完整的单词，然后这个单词的最后一个单词向
浏览 2提问于2018-06-13得票数 13
我当前的解决方案包括使用文本遍历数据帧中的列，使用re.findall计算ngram在每一行中出现的次数，将findall方法的长度放在一个列表中，然后使用该列表在数据帧中创建新列。在一个页面中，最终结果是包含原始列加上10,000列(每个ngram一个)的数据帧，大约需要5个小时。因为我有65页要读完，我估计要花325个小时才能读完所有的内容。我遍历了10,000个ngram<
浏览 0提问于2020-05-20得票数 0
我正在尝试在Infersent的帮助下嵌入一个句子，而Infersent使用fastText向量来嵌入单词。fastText向量文件接近5 GiB。当我们将fastText向量文件与代码存储库一起保存时，它会使存储库变得巨大，并使代码难以共享/部署(甚至创建docker容器)。有没有什么方法可以避免将向量文件与存储库一起保留，而是重复使用它来嵌入新句子？
浏览 13提问于2019-03-06得票数 1
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有没有一种方法可以在不下载模型副本的情况下从Google云存储中提供模型？比如直接流式传输数据？ 我正在尝试加载一个托管在Google云存储上的fasttext模型。bucket.blob(language_model_filename)language_model = FastText.load_model
浏览 16提问于2019-03-15得票数 0
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尝试使用gensim's fasttext，测试来自gensim的示例代码，并将论证替换为corpus_iterable https://radimrehurek.com/gensim/models/fasttext.html gensim_version == 4.0.1 from gensim.models import FastTextmodel.train(corpus_iterable
浏览 44提问于2021-09-02得票数 0
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假设我想使用edge-ngram技术进行自动补全(补全提示器对我来说不是一个好的选择)。我试着这样做： "analysis": { "ngram_prefix": { "min_gram": 1,
"m
浏览 0提问于2014-12-19得票数 0
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我正在使用训练一个fastText模型。但是，我似乎找不到一种方法来计算迭代的损失以用于日志记录。如果我看一下，它有get_latest_training_loss方法，允许您打印训练损失。有没有其他选择，或者根本不可能？
浏览 0提问于2018-06-01得票数 8
1回答
python3.x做了一个功能： vector = [] for ngramin var: vector.append(docs.count(ngram))'name', 'are', 'is']
doc = '
浏览 0提问于2018-12-05得票数 0
我有一个简单的代码，可以合并两个字符串序列并将结果写入一个文件 return row['labels'] + ' ' + row['text']
with open("fasttext_
浏览 3提问于2017-05-13得票数 1
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使用tfidf作为功能
、、、、
一种方法是使用tfidf提取每个文档的重要单词，然后生成如下所示的csv文件： document, ngram1, ngram2, ngram3, ..., label
1, 0.0, 0.0, 0.0另一种方法是合并每个组中的所有文档并提取ngram。在此之后，我可以计算每个ngram在每个文档中的出现次数，但我不确定这是最好的方法。请提供您建议的解决方案。
浏览 30提问于2021-02-08得票数 0
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