Comment utiliser appris word2vec dans keras/tensorflow?

Question

Je veux classer 2 types de phrases: les énoncés et les questions. Pour cela, je besoin déjà appris word2vec NN passer des phrases jeter et recevoir tableau 2D pour chaque phrase, par exemple:

[[~ 300 articles], [~ 300 articles], [~ 300 articles], ...]

"300" est la longueur approximative du vecteur de mot.

comment faire cela est keras? quelle bibliothèque est préférable d'utiliser?

Answer 1

Ce que j'adivce vous est d'utiliser une couche Embedding et définir ses poids:

input = Input(shape=(seq_len,)) 
embedding = Embedding(input_dim=vocabulary_size, 
    output_dim=300, weights=[your_w2v_matrix])(input) 
... 

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