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“词向量embedding的维度不一致”指的是?
“词向量embedding的维度不一致”指的是?
@shenshen-hungry 例如,我使用python open(utf-8)打开词向量文件后,按行用dict字典结构对每个词汇进行存储可能得到的是980个词汇,但是用list.append来存储词向量文件中的每行词汇就可能得到的是1000个。将list中的词汇写道输出文件中,也可以发现其中有很多处的词汇是重复的。
我目前只能暂时,在有重复的部分跳过,既不保留词汇,也不保留相应的词向量。
可能的一个情况是,最后面的一些低频词会出现一些符号组成的词比如“-------”,如果长度特别长的时候输出会截断,导致出现重复的词,不过这种情况几率很低。如果是前面高频词的话,是不会有这种情况的,没有重复的词。
@shenshen-hungry 从我读取后,输出到文件中的结果来看,这个词向量文件中是有重复的词汇的,如下所示:
具体是哪个词向量文件呢?可否提供一下文件名?
@shenshen-hungry 是这个文件:sgns.target.word-word.dynwin5.thr10.neg5.dim300.iter5
另外在sgns.sogou.word这个文件中,也有类似情况
年后面可能有一个全角空格,导致看起来像是一样的。我们只是进行了分词,没有对全角空格做过滤,因为有的时候全角空格可能表示文本中的缺字。
年后面可能有一个全角空格,导致看起来像是一样的。我们只是进行了分词,没有对全角空格做过滤,因为有的时候全角空格可能表示文本中的缺字。
@shenshen-hungry 我在去掉python的strip()之后,得到两个“年”仍然显示是同一个词汇。请问,有没有什么办法在python读取的时候得到两个不同的词汇呢?
我也碰到了这个问题,不过我是在R里做的。只要在导入向量文本的时候选择半角空格为分隔符,就能分辨出不同的词汇。
我也碰到了这个问题,不过我是在R里做的。只要在导入向量文本的时候选择半角空格为分隔符,就能分辨出不同的词汇。
感谢!
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在 2020-02-05 13:36:00,"张大力" notifications@github.com 写道:
我也碰到了这个问题,不过我是在R里做的。只要在导入向量文本的时候选择半角空格为分隔符,就能分辨出不同的词汇。
感谢!
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您好,在使用python open(utf-8)读入词向量文件并提取词表时,发现其中有的vocab是重复的,导致了最后词表大小和词向量embedding的维度不一致,无法使用。请问是词向量本身有什么问题,还是我读取的方式有什么错误呢。有方法可以解决么