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我正在尝试在亚马逊网络服务的EC2免费层Ubuntu上安装text2vec。我收到这个错误消息：Installing package into ‘/usr/local/lib’ ...** libs
g++ -std=gnu++11
浏览 7提问于2018-04-21得票数 0
我试图通过AssociatedPress的LDA实现从tm-package运行text2vec数据集。然而，text2vec期望输入x为text2vec::lda$fit_transform(x = ...)为Matrix::dgTMatrix。因此，我的问题是:有没有办法强迫DocumentTermMatrix接受text2vec接受的东西？最小(失败)示例：library('text2vec')
data("Associ
浏览 0提问于2018-04-14得票数 3
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目前，我们在亚马逊网络服务EC2(single instance)中使用text2vec处理大数据集，未来文本数据会越来越大，我们可能会尝试RHadoop(MapReduce)架构，但不知道它是否能兼容text2vec和RHadoop(MapReduce)。
浏览 7提问于2017-08-13得票数 0
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我今天偶然看到了text2vec包，这正是我需要解决特定问题的地方。但是，我还没有弄清楚如何将用text2vec创建的dtm导出到某种输出文件中。我的最终目标是使用text2vec在R中生成特性，并将生成的矩阵导入H2O以供进一步建模。H2O可以读取CSV或SVMLight格式。
浏览 2提问于2016-11-27得票数 1
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我在R中成功地安装了text2vec，但是当我尝试用library(text2vec)加载它时，我得到了一个错误：there is no package
浏览 2提问于2018-10-28得票数 0
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我正在尝试使用下面的函数计算词频反向文档频率，以获得归一化的权重。当行数为百行时，结果非常快，但当行数为数千行(仅两万行)时，几乎需要3到4分钟才能得到结果。有人能给我指出正确的方向来减少计算时间吗？ mat = mat[,names] id=function(col){sum(!col==0)} tfidf = mat
for(word in names(idf)){tfidf[,word] <-
浏览 2提问于2018-04-12得票数 1
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在text2vec中，我能找到的关于Stopword的唯一函数是“create_vocabulary”。但在文本挖掘任务中，通常需要消除资源文档中的断点，然后构建语料库或其他进一步的过程。如何使用“秒针”来处理使用text2vec构建语料库、dtm和中医的文档？
我以前使用tm进行文本挖掘。如果使用text2vec读取文档，它能将一张纸读入矢量吗？向量的体积是否足以在期刊上发表一篇论文？)否则，在text2vec中构建的语料库和向量与在tm中内置的内容兼容吗？
浏览 7提问于2016-07-12得票数 1
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我想知道text2vec包是否可以用于多标签分类，就像skmultilearn.problem_transform中的python BinaryRelevance一样。我目前指的是上记录的管道。
浏览 2提问于2018-09-20得票数 0
我在R中建立了一个LDA主题模型，使用textmineR包，如下所示。dtm2 <- CreateDtm(doc_vec = dat2$fulltext, # character vector of documents doc_names = dat2$names,
stopword_vec = c(stopwords::stopwords("da"), custom_stopw
浏览 3提问于2019-12-19得票数 2
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lda_model = LDA$new(n_topics = 3, vocabulary = vocab, doc_topic_prior = 0.1, topic_word_prior = 0.01)
我使用的是‘text2vec
浏览 10提问于2017-08-29得票数 1
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我想使用一个预先训练的模型与text2vec。我的理解是，这里的好处是，这些模型已经接受了大量数据的培训，例如。读取text2vec 看上去像是刚开始的代码读取文本数据，然后用它来训练一个模型：text8_file = "~/text8"
if (!我可以使用text2vec来完成这个任务吗？
浏览 1提问于2018-05-28得票数 2
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在text2vec包的基础上，给出了一个生成word embedding.The wiki数据的实例，并在此基础上建立了术语共现矩阵(TCM)，利用包中提供的手套函数来创建词嵌入。**vignettes code:**library(readr)download.file('http://mattmahoney.netx_max = 10, learning_rate = 0.2,我对开
浏览 0提问于2016-09-15得票数 2
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如何在text2vec中设置切分中文的itoken？这个例子是针对英语的！目前已有的中文分词软件包有:解霸等，但我想用text2vec做文本聚类和线性回归模型。此外，如何进行文本聚类？library(text2vec)# 数据准备train=movie_review[J(train_ids)]#文档向量化
#
浏览 10提问于2017-05-04得票数 0
我将计算近14,000个文档之间的相似度。但是代码执行的时间太长了。有没有其他方法可以更快地完成同样的工作？wb=createWorkbook() #create workbooklistoffiles=list.files() #get list of documents from current working directoryfor(i i
浏览 0提问于2017-11-23得票数 0
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我使用的是text2vec，它提供了非常好和快速的结果。C部分-这是最贵的部分。rm(list = ls())library(dplyr)
# example is 10 entries.(t2v_
浏览 0提问于2018-02-16得票数 0
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当我在R中使用fit(tcm,model)运行text2vec时，它在
Fit.Matrix(中医，模型)：inherits(模型，"mlapiEstimation")不是真
浏览 1提问于2018-07-21得票数 2
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考虑下面的例子library(glmnet)现在，我可以使用优秀的text2vec来获得与text列相对应的稀疏矩阵。要做到这一点，我只需要遵循text2vec教程： ids = dataframe$id,
浏览 0提问于2017-06-08得票数 1
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