AK
Это достаточно много как раз
Size: a a a
2018 June 15
t2
точность зависит от задач, 300 это стандартная рекомендация для общего случая
AK
Для большого корпуса, скорее. Потому на маленьком такие размерности не обучатся
R
мешок слов скорее относится к исходным данным для обучения, его в модели нет
Это да, интересует уже то, что модель под категории выбрала, без связи и коэффициентов.
t2
Это да, интересует уже то, что модель под категории выбрала, без связи и коэффициентов.
категории для документов это отдельно надо обучать, в pre-trained моделях только признаки слов
пк
Разобрался с gensim и fasttext, спасибо всем, кто помогал!)
пк
А что такое частотный порог модели?
пк
Сильно уж он разнится от модели к модели
t2
редкие слова не участвуют в обучении
пк
редкие слова не участвуют в обучении
Понял
пк
Gensim нормально подгружает все модели с русвекторс, кроме фасттекста
пк
Погуглил, нашёл специальный метод для фасттекст моделей, но он тоже исключение бросает
AK
Да, gensim работает только с word2vec, кажется
пк
Да, gensim работает только с word2vec, кажется
А какой тогда word2vec посоветуешь?
AK
Смотря для чего
пк
Текстогенерация с ЛСТМ и ГАНами
AK
Я про корпус твой
t2
Погуглил, нашёл специальный метод для фасттекст моделей, но он тоже исключение бросает
Возможно генсим старый, если ставил через pip
пк
Я про корпус твой
Модель же ищу
AK
Если тот самый, то лучше свою модель обучи