Gensim（generate similarity）是一个简单高效的自然语言处理Python库，用于抽取文档的语义主题（semantic topics）。Gensim的输入是原始的、无结构的数字文本（纯文本），内置的算法包括Word2Vec，FastText，潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA），潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Alloca
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2023-12-31 13:49:21
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当遇到大规模逻辑回归LR时，原生spark是解决不了问题的项目场景：本项目需要使用LR模型作为排序模型，输入矩阵为独热编码后的稀疏矩阵。不考虑PMML存储方式的实现很简单，使用的是官方API（我用的是spark2.4.0版本）通过独热编码One-hotCode产生高维稀疏矩阵时，此时还想通过JPMML-spark工具和pipelineModel方式生成PMML文件是不可行。问题描述：一开始我也以为
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2024-09-28 09:50:54
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## 实现"java gensim"的流程
为了实现"java gensim"，我们需要按照以下步骤进行操作。下面的表格展示了整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------| ------- |
| 1 | 安装Java开发环境 |
| 2 | 下载gensim库 |
| 3 | 导入gensim库 |
| 4 | 准备数据集 |
| 5 | 数据预处理 |
| 6 | 创建词袋模型 |
原创
2023-10-17 11:27:37
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# Gensim库能在Java环境使用吗？
## 引言
Gensim是一个广泛使用的Python库，用于主题建模和文档相似度评分。因为它在自然语言处理中表现出色，很多人在使用Java这一环境时，希望将Gensim的功能引入Java项目中。本文将探讨如何实现在Java环境中利用Gensim库，并提供示例代码，帮助读者更好地理解这一过程。
## Gensim概述
Gensim提供了一系列处理文
原创
2024-10-28 05:42:44
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在本文中，我将谈谈如何解决“python 怎么导入gensim库”的问题。Gensim作为一个强大的文本处理工具，广泛应用于自然语言处理和主题建模。然而，在某些情况下，导入这个库可能会出现问题。
### 问题背景
随着机器学习和自然语言处理的兴起，各种库如Gensim逐渐成为数据科学家和开发者不可或缺的工具。对Gensim的正确使用将直接影响文本分析和主题建模的效率，从而影响到整个项目的业务目
gensim是一个python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式，以便进行进一步的处理。此外，gensim还实现了word2vec功能，能够将单词转化为词向量。关于词向量的知识可以看我之前的文章关于gensim的使用方法，我是根据官网的资料来看的，思路也是跟着官网tutorial走的，英文好的或者感觉我写的不全面的可以去官网看 1. corpor
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2024-10-13 21:39:49
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## Java 调用gensim简介
在自然语言处理领域，gensim是一个非常流行的库，用于进行文本语料库的向量化和建模。它提供了训练Word2Vec、Doc2Vec和LSA等模型的功能，可以用于文档相似性分析、主题建模等任务。如果你想在Java项目中使用gensim，可以通过调用Python的gensim库来实现。
## Java调用Python的gensim库
为了在Java项目中调用
原创
2024-06-01 06:00:52
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文章目录准备知识DAG概述shuffle概述SortShuffleManager普通机制bypass机制Spark任务调度流程准备知识要弄清楚Spark的任务调度流程，就必须要清楚RDD、Lineage、DAG和shuffle的相关知识，关于RDD和Lineage，我的这两天文章已经有过相关介绍，感兴趣可以去看一看【Spark】RDD(Resilient Distributed Dataset)究
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2023-07-12 15:28:13
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word2vec的基础知识介绍参考上一篇博客和列举的参考资料。首先利用安装gensim模块，相关依赖如下，注意版本要一致： Python >= 2.7 (tested with versions 2.7, 3.5 and 3.6) NumPy >= 1.11.3 SciPy &g
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2023-10-07 16:14:31
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安装 !pip install gensim 训练 from gensim.models import word2vec import logging # 主程序 logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message) ...
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2021-08-25 17:06:00
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Gensim是一个免费的Python库，它可以用来从文档中自动提取语义主题，并且尽可能地做到轻松(对人)高效(对电脑)。Gensim致力于处理原始的、非结构化的数字文本(普通文本)。Gensim中用到的算法，如潜在语义分析(LatentSemantic Analysis，LSA)、隐含狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation，LDA)或随机预测(RandomProjec
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2023-07-17 10:30:48
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1.堆内存相关-Xms 与 -Xmx-Xms用于指定Java应用使用的最小堆内存，如-Xms1024m表示将Java应用最小堆设置为1024M。-Xmx用于指定Java应用使用的最大堆内存，如-Xmx1024m表示将Java应用最大堆设置为1024m。过小的堆内存可能会造成程序抛出OOM异常，所以正常发布的应用应该明确指定这两个参数。并且，一般会选择将-Xms与-Xmx设置成一样大小，防
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2024-04-02 20:39:45
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IDF - word2vec...
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2018-05-25 16:53:28
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1. 加载语料库# 语料库import jieba#定义停用词、标点符号punctuation = ["，","。", "：", "；", "？"]#定义语料content = ["机器学习带动人工智能飞速的发展。", "深度学习带动人工智能飞速的发展。", "机器学习和深度学习带动人工智能飞速的发展。" ]# 对语料进行分词segs_1
原创
2022-11-24 11:48:19
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在Linux操作系统中，Python是一种非常流行的编程语言，而Gensim是一个用于文档相似性分析和主题建模的Python库。红帽（Red Hat）是一家提供Linux发行版的公司。在本篇文章中，我们将探讨红帽、Linux、Python和Gensim之间的关系。
首先，让我们谈谈Linux操作系统和红帽。Linux是一种自由和开放源代码的操作系统，其内核最初由芬兰程序员Linus Torval
原创
2024-04-18 10:51:30
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文章目录前言一、MKL库的下载二、MKL库的安装与配置1.MKL库的安装与配置2.代码测试总结 前言在用C/C++编写模型预测控制算法(MPC)的代码时候，由于预测步长和控制步长的设置较大，导致在利用eigen库进行矩阵计算的时候，矩阵n次幂计算时间过长，导致MPC算法难以落地。因此，如何减少MPC的计算时间就显得尤为重要。在我的实践过程中，我对MPC算法进行了两次速度上的提升，当时的预测步长是
gensim简介作为自然语言处理爱好者，大家都应该听说过或使用过大名鼎鼎的Gensim吧，这是一款具备多种功能的神器。Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口基本概念语
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2024-04-30 13:40:22
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# Gensim Python 安装
Gensim 是一个用于主题建模、文档相似性分析和其他自然语言处理任务的开源 Python 库。它提供了一系列简单易用的工具和算法，帮助开发者在处理大规模文本语料库时，进行语义建模和信息检索。
本文将介绍如何安装 Gensim Python 库，并提供一些代码示例，帮助读者快速开始使用它。
## 安装 Gensim
要安装 Gensim，首先需要确保已
原创
2023-07-21 20:19:12
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# 使用Python下载并使用Gensim库的指南
## 引言
Gensim是一个为自然语言处理（NLP）而设计的开源Python库，特别适合文档相似性、主题建模和向量空间建模。该库在处理大规模文本数据时非常高效且方便，广泛应用于学术研究和工业界。本文将带您了解如何安装Gensim，并通过简单的代码示例说明其基本用法。同时，我们还将展示一些序列图和类图，以便更好地理解该库的结构和工作原理。
原创
2024-10-01 05:47:37
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# 使用 Gensim 进行自然语言处理
自然语言处理 (NLP) 是人工智能的重要分支，旨在使计算机能够理解和生成自然语言。在众多的 NLP 工具和库中，Gensim 是一个以其高效性和易用性而著称的库。本文将介绍如何使用 Gensim 进行文本处理，包括基本用法、主题建模和词向量生成等。
## 什么是 Gensim？
Gensim 是一个开源的 Python 库，用于主题建模和文档相似性
