精华内容
下载资源
问答
  • fenci= filtered_punctuations(k) list_word.append(fenci) return list_word aa_word = list_crea(every_one) print(type(aa_word)) #aa_word 是 个 嵌套的list [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] model = Word2Vec(aa_...

    接上篇 :

    import jieba

    all_list = jieba.cut(xl['工作内容'][0:6],cut_all=True)

    print(all_list)

    every_one = xl['工作内容'].apply(lambda x:jieba.cut(x))

    import traceback

    def filtered_punctuations(token_list):

    try:

    punctuations = [' ', '\n', '\t', ',', '.', ':', ';', '?', '(', ')', '[', ']', '&', '!', '*', '@', '#', '$', '%',':',

    '/','\xa0','。',';','、']

    token_list_without_punctuations = [word for word in token_list

    if word not in punctuations]

    #print "[INFO]: filtered_punctuations is finished!"

    return token_list_without_punctuations

    except Exception as e:

    print (traceback.print_exc())

    from gensim.models import Doc2Vec,Word2Vec

    import gensim

    def list_crea(everyone):

    list_word = []

    for k in everyone:

    fenci= filtered_punctuations(k)

    list_word.append(fenci)

    return list_word

    aa_word = list_crea(every_one)

    print(type(aa_word))

    #aa_word 是 个 嵌套的list [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]

    model = Word2Vec(aa_word, min_count=1) # 训练模型,参考英文官网,在上面

    say_vector = model['java'] # get vector for word

    model.similarity('计算', '计算机')

    watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

    展开全文
  • Doc2Vec,Word2Vec文本相似度 初体验。Doc2Vec,Word2Vec文本相似度 初体验。参考资料 :https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html接上篇 :import jiebaall_list = jieba.cut(xl['工作内容'][0:6],cut_...

    Doc2Vec,Word2Vec文本相似度 初体验。

    Doc2Vec,Word2Vec文本相似度 初体验。

    参考资料 :

    https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html

    接上篇 :

    import jieba

    all_list = jieba.cut(xl['工作内容'][0:6],cut_all=True)

    print(all_list)

    every_one = xl['工作内容'].apply(lambda x:jieba.cut(x))

    import traceback

    def filtered_punctuations(token_list):

    try:

    punctuations = [' ', '\n', '\t', ',', '.', ':', ';', '?', '(', ')', '[', ']', '&', '!', '*', '@', '#', '$', '%',':',

    '/','\xa0','。',';','、']

    token_list_without_punctuations = [word for word in token_list

    if word not in punctuations]

    #print "[INFO]: filtered_punctuations is finished!"

    return token_list_without_punctuations

    except Exception as e:

    print (traceback.print_exc())

    from gensim.models import Doc2Vec,Word2Vec

    import gensim

    def list_crea(everyone):

    list_word = []

    for k in everyone:

    fenci= filtered_punctuations(k)

    list_word.append(fenci)

    return list_word

    aa_word = list_crea(every_one)

    print(type(aa_word))

    #aa_word 是 个 嵌套的list [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]

    model = Word2Vec(aa_word, min_count=1) # 训练模型,参考英文官网,在上面

    say_vector = model['java'] # get vector for word

    model.similarity('计算', '计算机')

    7cfbfc28b3de19ccdbe22525e7aac53f.png

    转载于:https://blog.51cto.com/13000661/2121671

    Doc2Vec,Word2Vec文本相似度 初体验。相关教程

    jieba分词以及word2vec词语相似度

    jieba分词以及word2vec词语相似度 去除 标点符号, 下一步 开始 文本相似度 计算: 参考文章 : http://www.jb51.net/article/139690.htm from gensim.models import Word2Vec model = Word2Vec(sentences, sg=1, size=100, window=5, min_count=5, negative=

    文本处理三剑客之一----------awk

    文本处理三剑客之一----------awk 简单的说awk是一门类似于shell的编程语言,是一种强大的文本处理工具,它的设计思想来源于 SNOBOL4 、sed 、Marc Rochkind设计的有效性语言、语言工具 yacc 和 lex ,当然还从 C 语言中获取了一些优秀的思想。 它有着属于自

    文本处理工具sed

    文本处理工具sed 小编来了,今天呢小编将给大家介绍一下文本处理工具sed的用法,sed的功能可以说是非常强大,强大的都写成一本书了,对sed文本处理工具非常感兴趣的童鞋,可以买一本sed的书进行深刻研究,小编在这里只给大家介绍一下sed的基本用法,跟着我一

    使用Windows 7放大镜使文本和图像更易于阅读

    使用Windows 7放大镜使文本和图像更易于阅读 Do you have impaired vision or find it difficult to read small print on your computer screen? Today, we’ll take a closer look at how to magnify that hard to read content with the Magnifier in Wind

    linux 编辑gedit_如何使用gedit在Linux上以图形方式编辑文本文件

    linux 编辑gedit_如何使用gedit在Linux上以图形方式编辑文本文件 linux 编辑gedit Linux users normally edit configuration files with terminal-based tools like nano and vim . If you want to edit a file graphically—even a system file—the gedit t

    文本太长Transformer用不了怎么办

    文本太长,Transformer用不了怎么办 长文档预训练模型 基于Transformer的模型已经引领NLP领域,然而基于Transformer的方法随着输入文本长度的增加,计算量剧增,并且Transformer能处理的句子长度受限,已有的方法大多使用截断的方式,这会导致信息损失,因此

    vi使用入门_使用Vi编辑文本文件的入门指南

    vi使用入门_使用Vi编辑文本文件的入门指南 vi使用入门 Vi is a powerful text editor included with most Linux systems, even embedded ones. Sometimes you’ll have to edit a text file on a system that doesn’t include a friendlier text editor, so

    python:pytesseract文本识别

    python:pytesseract文本识别 文章目录 一、安装tesseract-ocr 1、下载软件 2、设置环境变量 二、安装pytesseract模块 三、基本使用 一、安装tesseract-ocr 下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 双击进行安装,安装在任意文件夹,记住路径

    展开全文
  • 参考资料 : https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 接上篇 : import jieba all_list = jieba.cut(xl['工作内容'][0:6],cut_all=True) print(all_list) every_one = xl['工作内容'].apply(lambda ...

    Doc2Vec,Word2Vec文本相似度计算。python3  

    接上篇 (https://blog.csdn.net/qq_33805714/article/details/109247757):

    import jieba
    all_list = jieba.cut(xl['工作内容'][0:6],cut_all=True)
    print(all_list)
    every_one = xl['工作内容'].apply(lambda x:jieba.cut(x))
    import traceback
    def filtered_punctuations(token_list):
        try:
            punctuations = [' ', '\n', '\t', ',', '.', ':', ';', '?', '(', ')', '[', ']', '&', '!', '*', '@', '#', '$', '%',':',
                            '/','\xa0','。',';','、']
            token_list_without_punctuations = [word for word in token_list
                                                             if word not in punctuations]
            #print "[INFO]: filtered_punctuations is finished!"
            return token_list_without_punctuations
    
        except Exception as e:
            print (traceback.print_exc())
    
    from gensim.models import Doc2Vec,Word2Vec
    import gensim
    def list_crea(everyone):
        list_word = []
        for k in everyone:
            fenci= filtered_punctuations(k)
            list_word.append(fenci)
    
        return list_word
    
    aa_word = list_crea(every_one)
    
    print(type(aa_word))  
    #aa_word 是 个 嵌套的list   [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
    model = Word2Vec(aa_word, min_count=1)    # 训练模型,参考英文官网,在上面
    
    say_vector = model['java']  # get vector for word
    
    model.similarity('计算', '计算机')

     

    Doc2Vec,Word2Vec文本相似度  初体验。
     
     
     
    展开全文
  • 运用Python+Word2vec实现文本相似度 // An highlighted block import pymssql import pandas as pd import jieba #from gensim import corpora, models,similarities #import numpy as np #import nltk from...

    运用Python+Word2vec实现文本相似度


    已爬取的新闻存放在sqlsever
    训练好的model存放在model_out_put_path

    // An highlighted block
    import pymssql
    import pandas as pd
    import jieba
    #from gensim import corpora, models,similarities
    #import numpy as np
    #import nltk
    from gensim.models.word2vec import Word2Vec
    
    ###连接sql sever并读取数据到dataframe
    conn = pymssql.connect
    展开全文
  • 基于Word2Vec相似度计算(python

    万次阅读 2018-07-11 13:51:25
    前言 ...词向量(word2vec)是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度。 在自然语言处理(NLP...
  • 为了能在聚类中更 准确地对文本进行相似度计算,本文采用 word2vec 将词语表示成词向量,并提出了一种基 10 于稠密特征的 DC-word2vec 算法,通过引入高频网络词组成的高维词表对特征向量进行扩维 映射,使其变得...
  • 下一步 开始文本相似度计算: 参考文章 : http://www.jb51.net/article/139690.htm from gensim.models import Word2Vec model = Word2Vec(sentences, sg=1, size=100, window=5, min_count=5, negative=3, ...
  • 本文实例讲述了Python实现简单的文本相似度分析操作。分享给大家供大家参考,具体如下:学习目标:1.利用gensim包分析文档相似度2.使用jieba进行中文分词3.了解TF-IDF模型环境:Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-...
  • path='./data/qa_test.txt'#...path_word2vec='/home/ruben/data/nlp/word2vec_wx'#word2vec路径 #造数据 fake_data=open(path,'r').readlines() tain_data_l=[] tain_data_r=[] for line in fake_data: for line2...
  • 主要介绍了Python实现简单的文本相似度分析操作,结合实例形式分析了Python基于分词API库jieba及文本相似度库gensim针对文本进行相似度分析操作的实现技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下
  • Gensimgensim是一个python的自然语言处理库,能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式,gensim还实现了word2vec功能,以便进行进一步的处理。中文分词中文需要分词,英文就不需要了,分词用的 jieba 。...
  • Python基于word2vec的词语相似度计算

    千次阅读 2019-10-21 12:46:06
    词语相似度计算 在商品搜索的过程中,可以计算用户输入的关键字与数据库中商品名间的相似度,在商品...在实际的工程开发中可以通过word2vec实现词语相似度的计算。 from sklearn.datasets import fetch_20newsgr...
  • 使用 Word2Vec 完成基于文本相似度的推荐 之前的基于文本相似度的推荐使用的是one-hot的词向量,虽然可以使用稀疏向量来存储里面的非0值,但是以这种形式的词向量存在很多问题: 稀疏的向量表达效率是不高的,需要...
  • python + word2vec】计算语义相似度

    万次阅读 2017-06-29 16:20:49
    使用python语言使用word2vec 的方法来进行语义相似度的计算
  • 本文实例讲述了Python实现简单的文本相似度分析操作。分享给大家供大家参考,具体如下:学习目标:1.利用gensim包分析文档相似度2.使用jieba进行中文分词3.了解TF-IDF模型环境:Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-...
  • Python数据分析:文本相似度

    千次阅读 2019-05-03 14:30:38
    Python数据分析:文本相似度 文本相似度: 度量文本间的相似性 使用词频表示文本特征 文本中单词出现的频率或次数 将文本表示成向量 向量间相似度 余弦相似度 sim⁡(A,B)=cos⁡(θ)=A⋅B∥A∥B∥ \operator...
  • word2vec词向量训练及中文文本相似度计算

    万次阅读 多人点赞 2016-02-18 00:35:41
    本文是讲述如何使用word2vec的基础教程,文章比较基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ Word2vec是Google公司在2013年开放的一款用于训练词向量的软件工具。它...
  • python进行简单的文本相似度分析 本文利用gensim包、jieba包和TF-IDF模型进行简单的文本相似度分析。从而能够让我们确定,哪句话和哪句话相似程度是多少。文本相似度分析是自然语言处理中常用的一种分析方法,也是一...
  • import pyemd from gensim.corpora.dictionary import ... embedding = pickle.load(open('/home/.../word2vec_save.pkl')) word_index = pickle.load(open('/home/...distance('我的密码忘记了','我忘了密码')
  • python数据分析-文本相似度分析

    千次阅读 2018-03-03 10:29:42
    由于本文设计较多知识点,在编写...它支持包括TF-IDF,LSA,LDA,和word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务的API接口。 gensim 以“文集”——文本文档的集合
  • 该资源主要参考我的博客:word2vec词向量训练及中文文本相似度计算 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50637476 其中包括C语言的Word2vec源代码(从官网下载),自定义爬取的三大百科(百度百科、互动...
  • Python进行简单的文本相似度分析学习目标:利用gensim包分析文档相似度使用jieba进行中文分词了解TF-IDF模型环境:Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit)工具:jupyter notebook注:为了简化问题,本文没有剔除...
  • Doc2vec计算文本相似度

    千次阅读 2019-10-11 15:48:37
    Doc2Vec模型基于Word2vec模型,并在其基础上增加了一个段落向量。 以Doc2Vec的C-BOW方法为例。算法的主要思想在以下两个方面: 训练过程中新增了paragraph id,即训练语料中每个句子都有一个唯一的id。paragraph id...
  • 编写此python脚本的目的是使用word2vec查找任意2文本文档之间的余弦相似度 有关word2vec的详细信息,请参见 我正在使用一种名为gensim的实现来开发此代码,请参见此处以安装gensim 为了使gensim运行,您需要...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 2,936
精华内容 1,174
热门标签
关键字:

pythonword2vec文本相似度

python 订阅