使用gensim的word similar方法预测句子
参考回答：
利用gensim训练Word2vec向量，得到词向量空间，通过词向量空间预测词之间的相似度，从而去预测由词组成的句子之间的相似度。
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问题内容： 根据Gensim Word2Vec ，我可以使用gensim包中的word2vec模型来计算2个单词之间的相似度。 例如 但是，word2vec模型无法预测句子相似度。我在gensim中发现了具有句子相似性的LSI模型，但是似乎无法与word2vec模型结合使用。我拥有的每个句子的语料库长度不是很长（少于10个字）。那么，有没有简单的方法可以达到目标呢？ 问题答案： 这实际上是您要问的
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本文向大家介绍python gensim使用word2vec词向量处理中文语料的方法，包括了python gensim使用word2vec词向量处理中文语料的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 word2vec介绍 word2vec官网：https://code.google.com/p/word2vec/ word2vec是google的一个开源工具，能够根据输入的词的集合计算出词与词
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Gensim是一个相当专业的主题模型Python工具包。在文本处理中，比如商品评论挖掘，有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度，以此衡量评论的客观性。评论和商品描述的相似度越高，说明评论的用语比较官方，不带太多感情色彩，比较注重描述商品的属性和特性，角度更客观。gensim就是 Python 里面计算文本相似度的程序包。 示例代码： 针对商品评论和商品描述之间的相似度，怎么使用gens
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本文向大家介绍oracle RETURNING 子句使用方法，包括了oracle RETURNING 子句使用方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 RETURNING 自己通常结合DML 语句使用。（INSERT UPDATE DELETE） 使用方法： INSERT: 返回的是添加后的值 UPDATE：返回时更新后的值 DELETE：返回删除前的值 RETURNING 可以再sqlplu
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我试图了解如何gensim包在Python实现潜在Dirichlet分配。我正在做以下工作： 定义数据集 删除stopwords后，我创建了字典和语料库： 然后我定义了LDA模型。 然后我打印主题： 我无法从这个结果中了解太多。它是否提供了每个单词出现的概率？还有，主题1、主题2等的含义是什么？我期待着一些或多或少像最重要的关键词。 我已经查阅了gensim教程，但它并没有起到多大作用。 谢谢。
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本文向大家介绍c# 循环语句的使用方法，包括了c# 循环语句的使用方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 for循环 格式： 解释： 先执行表达式1，再判断循环条件是否为真，如果为真则执行循环体，执行完成后再执行表达式2再次判断循环条件，由此一直反复循环，直到循环条件为假，退出循环 表达式1只在循环开始的时候执行一次 示例 结果 foreach 循环 格式： 解释：