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在 text2vec R 包中准备词嵌入
基于text2vec包的小插图 提供了一个创建词嵌入的示例 对wiki数据进行标记 然后创建术语共现矩阵 TCM 该矩阵用于使用包中提供的glove函数创建词嵌入 我想为包中提供的电影评论数据构建词嵌入 我的问题是 我是否需要将所有电影评论
r
text2vec
高效替换 text2vec 中的单词
我有一个很大的文本正文 我想有效地用它们各自的同义词替换单词 例如 用同义词 汽车 替换所有出现的 汽车 但我很难找到一种合适的 有效的方法 来做到这一点 为了后面的分析 我使用text2vec库 并且也想使用该库来完成此任务 避免tm以减
r
text2vec
使用哈希字典的词形还原函数不适用于 R 中的 tm 包
我想使用大型外部词典 格式如下面的 txt 变量所示 对波兰语文本进行词形还原 我并不幸运 无法使用流行的文本挖掘包来选择波兰语 答案https stackoverflow com a 45790325 3480717 https stac
r
textmining
tm
quanteda
text2vec
如何在text2vec中对齐两个GloVe模型?
假设我已经训练了两个独立的 GloVe 向量空间模型 使用text2vec in R 基于两个不同的语料库 这样做可能有不同的原因 例如 两个基础语料库可能来自两个不同的时间段 或者两个非常不同的流派 我有兴趣比较这两个语料库之间单词的用法
matrix
NLP
text2vec
在shinyApp中使用R text2vec包和LDAvis的LDA主题模型
以下是使用 R text2vec 包进行 LDA 主题建模的代码 library text2vec tokens docs text gt docs text a colection of text documents word token
r
shiny
Visualization
topicmodeling
text2vec