stanford-nlp - 我们如何将我们自己的自定义嵌入与 WordMoverDistance 一起使用？
问题描述
要使用 WMD，我们需要一些词嵌入。对于此示例，使用了 Gensim ' word2vec-google-news-300 '提供的预训练嵌入。
下面是代码片段：
import gensim.downloader as api
model = api.load('word2vec-google-news-300')
distance = model.wmdistance(sent1, sent2)
如何使用我自己的自定义嵌入代替它，如何在模型中加载它？例如：嵌入有点像 - {text:1-D NumPy array}
解决方案
推荐阅读
- c++ - CURL - 使用内存中的代理证书
- c# - 对 NAT 后面的 Windows 应用程序的安全请求
- push-notification - 应用关闭后 PWA 应用不接收推送通知
- node.js - 使用 fs 从 Nodejs 中的文件读取后无法处理数据
- javascript - NodeJS：创建将设法根据键值动态生成 for 循环的 api
- python-3.x - Paramiko stdout.readlines() 与 channel.recv()
- python - pytest 不承认基类中的 PASSED 依赖项导致派生类中的 SKIPPED 测试
- .net - 如何将 xml 文件从本地系统移动到 Docker
- c# - 如何在单元测试中模拟 Automapper ProjectTo<> 方法？
- javascript - Firebase：未处理的错误 RangeError：超出最大调用堆栈大小