如何使用Doc2vec获取两个文本文档的文档向量？
我是新手,所以如果有人能指出我正确的方向/帮助我一些教程会很有帮助
我正在使用gensim.
doc1=["This is a sentence","This is another sentence"]
documents1=[doc.strip().split(" ") for doc in doc1 ]
model = doc2vec.Doc2Vec(documents1, size = 100, window = 300, min_count = 10, workers=4)
我明白了
AttributeError: ‘list’ object has no attribute ‘words’
每当我跑这个.
解决方法:
如果要训练Doc2Vec模型,您的数据集需要包含单词列表(类似于Word2Vec格式)和标签(文档ID).它还可以包含一些其他信息(有关更多信息,请参阅https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/blob/develop/docs/notebooks/doc2vec-IMDB.ipynb).
# Import libraries
from gensim.models import doc2vec
from collections import namedtuple
# Load data
doc1 = ["This is a sentence", "This is another sentence"]
# Transform data (you can add more data preprocessing steps)
docs = []
analyzedDocument = namedtuple('AnalyzedDocument', 'words tags')
for i, text in enumerate(doc1):
words = text.lower().split()
tags = [i]
docs.append(analyzedDocument(words, tags))
# Train model (set min_count = 1, if you want the model to work with the provided example data set)
model = doc2vec.Doc2Vec(docs, size = 100, window = 300, min_count = 1, workers = 4)
# Get the vectors
model.docvecs[0]
model.docvecs[1]
更新(如何在时代中训练)：
这个例子已经过时了,所以我删除了它.有关时代培训的更多信息,请参阅this answer或@ gojomo的评论.
标签：gensim,word2vec,python 来源： https://codeday.me/bug/20190930/1834534.html
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