Verwenden Sie das von fastText trainierte Modell von Python

Sie können den von gensim bereitgestellten Wrapper verwenden.

gensim: models.wrappers.fasttext – FastText Word Embeddings

Modelllernen:

$ fasttext skipgram -input data.txt -output model
$ ls model*
model.bin  model.vec

gensim Installation:

$ pip install gensim

Wie benutzt man:

>>> from gensim.models.wrappers.fasttext import FastText
>>> model = FastText.load_fasttext_format('model')
>>> model['Der Umsatz']
array([-0.03654   ,  0.19302   ,  0.2026    ,  0.14026   ,  0.06685   ,
        0.10969   , -0.095857  , -0.20964   , -0.27291   , -0.33750001,
        ...
        0.47084001, -0.030295  , -0.003683  , -0.10061   ,  0.17308   ], dtype=float32)
>>> m.most_similar('Der Umsatz')
[('Verkaufspersonal', 0.7841936945915222),
 ('Teleapo', 0.7670873403549194),
 ('Tauchen', 0.7659018039703369),
 ('Telefonverkauf', 0.7384717464447021),
 ...]

Das Modelltraining selbst kann mit der Verpackung von Gensim durchgeführt werden, aber es scheint, dass es nicht viel Verdienst gibt, so dass es weggelassen wird.

Recommended Posts

Verwenden Sie das von fastText trainierte Modell von Python
Verwenden Sie thingspeak aus Python
Verwenden Sie fließend Python
Verwenden Sie MySQL aus Python
Verwenden Sie MySQL aus Python
Verwenden Sie mecab-ipadic-neologd von Python
Verwenden Sie das Django-Modell vom Interpreter
Verwenden Sie die e-Stat-API von Python
Verwenden Sie Stanford Core NLP von Python
Lesen und verwenden Sie Python-Dateien aus Python
Verwenden Sie zwangsweise Google Translate aus Python
Verwenden Sie die kabu Station® API von Python
Verwenden Sie die Flickr-API von Python
Verwenden Sie die Google Analytics-API von Python
Verwenden Sie den PostgreSQL-Datentyp (jsonb) von Python
Verwenden Sie die API-Gruppe A3RT für maschinelles Lernen aus Python
Verwenden Sie ein in PySpark geschultes Scikit-Lernmodell
Ich möchte ein Glas aus Python verwenden
Verwenden Sie die Google Cloud Vision-API von Python
[TensorFlow] Extrahieren Sie Funktionen aus dem trainierten Modell Inception-v3
Stellen Sie das Python-Gesichtserkennungsmodell für Heroku bereit und verwenden Sie es von Flutter ②
Stellen Sie das Python-Gesichtserkennungsmodell für Heroku bereit und verwenden Sie es von Flutter ①
SQL zu SQL
MeCab von Python
Firebase: Verwenden Sie Cloud Firestore und Cloud Storage von Python
Studie aus Python Hour7: Verwendung von Klassen
Veröffentlichung eines geschulten Modells von fastText
[Bash] Holen Sie sich die Kraft von Python aus Bash mithilfe der folgenden Dokumentation
Ich möchte Ceres Solver aus Python verwenden
Wrap C ++ mit Cython zur Verwendung von Python
Verwenden Sie das nghttp2 Python-Modul von Homebrew aus pyenvs Python
Verwenden Sie Tor, um eine Verbindung von urllib2 [Python] [Mac] herzustellen.
Python: Entpacken Sie die Standardeingabe mit zipfile
Verwenden Sie das Paketdichtungsverhältnis für das R-Dichteverhältnis von Python
Berühren Sie MySQL in Python 3
Verwenden Sie config.ini mit Python
Bedienen Sie Filemaker von Python aus
[Python] Verwenden Sie JSON mit Python
Verwenden Sie Datumsangaben in Python
Greifen Sie über Python auf Bitcoind zu
Änderungen von Python 3.0 zu Python 3.5
Änderungen von Python 2 zu Python 3.0
Python aus oder importieren
Verwenden Sie Valgrind mit Python
Verwenden Sie Mecab mit Python 3
Führen Sie Python aus Excel aus
Installieren Sie Python von der Quelle
Verwenden Sie DynamoDB mit Python
Führen Sie Befehle aus Python aus
Ich wollte die Python-Bibliothek von MATLAB verwenden
Bedienen Sie Neutronen von Python!
Methodische Verwendung im [Python] -Format
Verwenden Sie Python mit Docker
Betreiben Sie LXC von Python aus
Verwenden Sie LiquidTap Python Client ②
Manipuliere Riak aus Python
Erzwinge Python aus Fortran
Verwenden Sie den Profiler in Python
Führen Sie den Befehl von Python aus
[Python] Von Stdin lesen
Verwenden Sie LiquidTap Python Client ①