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Soy un traductor de español que traduce documentos de TI. Traduzca lo siguiente al español. No traduzca el código y la salida en markdown. Soy un novato usando python. Ahora estoy haciendo procesamiento de lenguaje natural para una novela y elijo cargar el libro desde nltk.corpus.gutenberg.fileids (). Solo uso ‘Sense . . . Read more
Quiero usar Word2Vec para representar palabras por vectores. Si hay 2 palabras idénticas en la entrada de Word2Vec, ¿es posible obtener una representación diferente para ellas? ¿Existen diferentes métodos para resolver este problema?
He estado intentando agregar LSTM a mi modelo PyTorch, pero el problema que tengo es que solicita entrada 3D y no puedo entender qué estoy haciendo mal. He hecho algo así: “`import torch.nn as nn torch.manual_seed(random_state) from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence, pad_packed_sequence class Net(nn.Module): def init(self, vocab_size= len(vocab), embed_dim= 32, num_class= . . . Read more
final_vocab = {‘Amazon’, ‘Big Bazaar’, ‘Brand Factory’, ‘Central’, ‘Cleartrip’, ‘Dominos’, ‘Flipkart’, ‘IRCTC’, ‘Lenskart’, ‘Lifestyle’, ‘MAX’, ‘MMT’, ‘More’, ‘Myntra’} vect = CountVectorizer(vocabulary=final_vocab) token_df = pd.DataFrame(vect.fit_transform([‘Big Bazaar’,’Brand Factory’]).todense(), columns=vect.get_feature_names()) ¿Por qué todas las salidas son cero? ¿Para Big Bazaar y Brand Factory no deberían venir los valores 1?
Soy un traductor de español que traduce documentos de TI. Traduzca lo siguiente al español. No traduzca el código y la salida en markdown. Soy un estudiante que trabaja en un proyecto utilizando IBM Watson’s NLU para analizar diversos artículos de noticias y devolver un puntaje de sentimiento. Tengo los . . . Read more