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gEnsim worD2vEC 聚类

可能是语料有问题。6.5M太少了,word2vec属于弱监督,词向量的预测与上下文关联很大,所以需要找领域集成度很高的语料来训练。

可能是你的word的版本比较高,里面的公式编辑器国外的pdf不带中文的插件导致。可以考虑用单公式编辑器,或者将你的转换成图片插入也行。

Word 微软公司生产的文字处理软件。;[人名] 沃德

可能是你的word的版本比较高,里面的公式编辑器国外的pdf软件不带中文的插件导致。可以考虑用单下载公式编辑器,或者将你的转换成图片插入也行。

可能是语料有问题。6.5M太少了,word2vec属于弱监督,词向量的预测与上下文关联很大,所以需要找领域集成度很高的语料来训练。

,, 人埃,,,关键在于人对他的新知识的添加,,就是会遇到很多的情况,然后 可以说 有个叫做系统的训练师,然后在实际运用中训练, 静默坐席,,,具体参考科大讯飞的一款机器人软件。

刚用wiki的中文语料训练完,用的是gensim,据说比C的版本快。 服务器单机跑CPU核心数个线程,跑了35分钟,不长。这个用macPro(4 core 16G)跑,也大概是半个小时。 用wiki英文语料训练的用时较长,约7小时。

如果是2003版本的话,简单的说有3种方法 1)使用公式编辑器,在公式编辑器中有一项是专门用以编辑向量符号的,如你的word 工具栏没有这一项,可以进行安装; 2)在word状态下使用画图的功能,画一单箭头,然后移到字母上即可; 3)也可以使用插入...

刚用wiki的中文语料训练完,用的是gensim,据说比C的版本快。 服务器单机跑CPU核心数个线程,跑了35分钟,不长。这个用macPro(4 core 16G)跑,也大概是半个小时。 用wiki英文语料训练的用时较长,约7小时。

刚用 gensim 完成训练。 中文的wiki语料,整理->简繁转换->分词 (这过程比较耗时)。 整理完,大概1g语料,训练的话,CBOW算法训练了半个小时不到。 训练后的模型大概是2g左右,加载起来也是比较慢,不过还能接受。

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