En gensim, quand je donne une chaîne en entrée pour le modèle doc2vec de formation, je reçois cette erreur:doc2vec - Format d'entrée pour la formation doc2vec et infer_vector() en python
TypeError ('n \' KNOW t comment gérer uri% s'% rééd (uri))
Je fait référence à cette question Doc2vec : TaggedLineDocument() mais qui ont encore un doute sur le format d'entrée.
documents = TaggedLineDocument('myfile.txt')
Si les monFichier.txt ont des jetons liste des listes ou d'une liste distincte dans chaque ligne pour chaque document ou une chaîne?
For eg - J'ai 2 documents.
Doc 1: L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'informatique qui a évolué à partir de l'étude de la reconnaissance de formes. Doc 2: Arthur Samuel a défini l'apprentissage automatique comme un «domaine d'étude qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre».
Alors, à quoi devrait ressembler le myFile.txt?
Cas 1: simple texte de chaque document dans chaque ligne
l'apprentissage de la machine est un sous-domaine de la science informatique qui a évolué à partir de l'étude de la reconnaissance des formes
Arthur Samuel apprentissage machine définie comme un champ d'étude qui donne des ordinateurs la capacité d'apprendre
cas n ° 2: une liste de listes ayant des jetons de chaque document
[ ["Machine", "learning", "is", "a", "subfield", "of", "computer", "science", "that", "evolved", "from", "the", "study", "of", "pattern", "recognition"],
["Arthur", "Samuel", "defined", "machine", "learning", "as", "a", "Field", "of", "study", "that", "gives", "computers" ,"the", "ability", "to", "learn"] ]
Cas n ° 3: liste des jetons de chaque document sur une ligne distincte
["Machine", "learning", "is", "a", "subfield", "of", "computer", "science", "that", "evolved", "from", "the", "study", "of", "pattern", "recognition"]
["Arthur", "Samuel", "defined", "machine", "learning", "as", "a", "Field", "of", "study", "that", "gives", "computers" ,"the", "ability", "to", "learn"]
Et quand je suis en cours d'exécution sur les données de test, ce qui devrait être le format de la phrase que je veux prédire le vecteur doc pour? Devrait-il être comme le cas 1 ou le cas 2 ci-dessous ou quelque chose d'autre?
model.infer_vector(testSentence, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch)
Si le testSentence être:
Cas 1: Chaîne
testSentence = "Machine learning is an evolving field"
Cas n ° 2: liste des jetons
testSentence = ["Machine", "learning", "is", "an", "evolving", "field"]