প্রশ্ন ট্যাগ «word2vec»

শব্দের অর্থগত মিল খুঁজে বের করার সেরা উপায় কী? ওয়ার্ড টুভেক ঠিক আছে, তবে আদর্শ নয়: # 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]: 0.56784095376659627 # Cold is …

20 nlp  word-embeddings  word2vec  nltk 

আমার দুটি বাক্য রয়েছে, এস 1 এবং এস 2, উভয়ই 15 এর নীচে শব্দের গণনা (সাধারণত) থাকে। সর্বাধিক ব্যবহারিকভাবে কার্যকর এবং সফল (মেশিন লার্নিং) অ্যালগরিদমগুলি কী কী, যা সম্ভবত কার্যকর করা সহজ (নিউরাল নেটওয়ার্ক ঠিক আছে, যদি না গুগল ইনসেপশন ইত্যাদির মতো স্থাপত্যটি জটিল না হয়)। আমি একটি অ্যালগরিদম খুঁজছি …

18 nlp  clustering  word2vec  similarity 

আমি ভাবছি কীভাবে জেনসিম-এ ডকুমেন্টের সাথে বাক্য / অনুচ্ছেদ / দস্তাবেজগুলি লেবেল করতে হবে - ব্যবহারিক দৃষ্টিকোণ থেকে। আপনার কি প্রতিটি বাক্য / অনুচ্ছেদ / ডকুমেন্টের নিজস্ব অনন্য লেবেল (যেমন "প্রেরণ করা হয়েছে 23") থাকা দরকার? আপনি যদি "সেন্টেন্ট_২৩" লেবেলযুক্ত একটি নির্দিষ্ট বাক্যটির সাথে কী শব্দ বা বাক্যগুলির সাদৃশ্যপূর্ণ তা …

17 machine-learning  text-mining  word-embeddings  word2vec 

আমি corr()একটি আসল df এর বাইরে একটি df তৈরি করি । corr()Df প্রয়োগ আউট 70 এক্স 70 এসে তা হিটম্যাপ ঠাহর করা অসম্ভব ... sns.heatmap(df)। যদি আমি এটি প্রদর্শনের চেষ্টা করি corr = df.corr(), টেবিলটি স্ক্রিনের সাথে খাপ খায় না এবং আমি সমস্ত সম্পর্কিততা দেখতে পাচ্ছি। dfএটির আকার নির্বিশেষে পুরো …

17 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 

ওয়ার্ড টু ওয়েક્ટર মডেলটি ব্যবহার এবং প্রশিক্ষণের জন্য আমি পাইথনে জেনসিম লাইব্রেরিটি ব্যবহার করছি। সম্প্রতি, আমি কিছু প্রাক প্রশিক্ষিত ওয়ার্ড টু ওয়েভ মডেল (গুগল নিউডাটাসেট প্রিটেইনড মডেল) দিয়ে আমার মডেল ওজন সূচনা করার দিকে তাকিয়ে ছিলাম। আমি কয়েক সপ্তাহ ধরে এটির সাথে লড়াই করে যাচ্ছি। এখন, আমি সবেমাত্র অনুসন্ধান করেছি …

14 python  nlp  word-embeddings  word2vec  gensim 

ওয়ার্ড 2 ভেক বাস্তবায়নে একটি iterপ্যারামিটার রয়েছেgensim শ্রেণি = 1, এইচএস = 1, নেতিবাচক = 0, কিউবো_মেন = 0, হ্যাশফক্সন =, ইট = 1 , নাল_শব্দ = 0, ছাঁটাই_আরল = কিছুই নয়, বাছাই করা_ভোকাব = 1) এটি যুগের সংখ্যা নির্দিষ্ট করে, যেমন: এটির = কর্পাসের উপরে পুনরাবৃত্তির সংখ্যা (যুগ) কেউ …

14 gensim  word2vec  convergence 

আমি গুগল নিউজ ডেটা ইত্যাদির মতো ইতিমধ্যে প্রশিক্ষিত মডেলগুলির প্রাক-প্রশিক্ষিত ওজনগুলি সন্ধান করতে চাই I সুতরাং, আমি স্থানান্তর শেখার থেকে সুবিধা নিতে চাই যাতে আমি প্রাক-প্রশিক্ষিত স্তর ওজন পেতে এবং আমার ডোমেনের নির্দিষ্ট শব্দগুলিতে সেই ওজনগুলি পুনরায় প্রশিক্ষণ করতে সক্ষম হতে পারি। সুতরাং, অবশ্যই প্রশিক্ষণে তুলনামূলকভাবে কম সময় লাগবে। যে …

13 machine-learning  bigdata  word2vec 

আমি নথি শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য সিএনএন (কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক) ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। সংক্ষিপ্ত পাঠ / বাক্যগুলির জন্য সিএনএন অনেকগুলি গবেষণাপত্রে অধ্যয়ন করা হয়েছে। তবে মনে হয় কোনও কাগজই দীর্ঘ পাঠ্য বা নথির জন্য সিএনএন ব্যবহার করে নি। আমার সমস্যাটি হ'ল ডকুমেন্ট থেকে অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য রয়েছে। আমার ডেটাসেটে, প্রতিটি নথিতে …

11 classification  neural-network  text-mining  convnet  word2vec 

আমি পড়েছি যে বিতরণের উপস্থাপনা বন্টনমূলক অনুমানের উপর ভিত্তি করে যে অনুরূপ প্রসঙ্গে বর্ণিত শব্দগুলির একই অর্থ হয়। ওয়ার্ড টুভেক এবং ডক 2ভেক উভয়ই এই অনুমান অনুসারে মডেল করা হয়েছে। কিন্তু, মূল কাগজে, এমনকি তারা খেতাবধারী হয় Distributed representation of words and phrasesএবং Distributed representation of sentences and documents। সুতরাং, …

10 nlp  word-embeddings  terminology  word2vec 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একটি শিক্ষানবিশ এবং বর্তমানে আমি ওয়ার্ড টু ওয়েভ মডেলটি অন্বেষণ করছি। তবে বৈশিষ্ট্যটির ম্যাট্রিক্সটি হ'ল কি তা বোঝার জন্য আমার একটি শক্ত সময় কাটাচ্ছে। আমি বুঝতে পারি যে প্রথম ম্যাট্রিক্স একটি প্রদত্ত শব্দের জন্য এক-হট এনকোডিং ভেক্টর, তবে দ্বিতীয় ম্যাট্রিক্সটি কী বোঝায়? আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায় যে, …

10 machine-learning  neural-network  word2vec 

আমি অনুভূতি বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করছি। শব্দগুলিকে শব্দ ভেক্টরগুলিতে রূপান্তর করার জন্য আমি word2vec মডেলটি ব্যবহার করছি। ধরা যাক 'বাক্য' নামের একটি তালিকায় আমার সমস্ত বাক্য রয়েছে এবং আমি এই বাক্যগুলিকে নীচে ওয়ার্ড টুভেচ করে দিচ্ছি: model = word2vec.Word2Vec(sentences, workers=4 , min_count=40, size=300, window=5, sample=1e-3) আমি যেহেতু ভেক্টর শব্দের কাছে …

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