我想要顯示的Q6食譜here但我的語料庫不斷返回爲[]，儘管我已經檢查過它似乎正在正確讀取文檔。 所以我的代碼是： def iter_documents(top_directory):
"""Iterate over all documents, yielding a document (=list of utf8 tokens) at a time."""
for root,
我試圖計算所有值之間的餘弦相似度。 1000 * 20000的計算時間花了我10多分鐘。 代碼： from gensim import matutils
# array_A contains 1,000 TF-IDF values
# array_B contains 20,000 TF-IDF values
for x in array_A:
for y in array_B:
我是主題建模/潛在Dirichlet分配的新手，並且無法理解如何將該概念應用於我的數據集（或者它是否是正確的方法）。 我有少量的文學文本（小說），並希望使用LDA提取一些常規主題。 我在Python中使用gensim模塊以及一些nltk功能。對於測試，我已將原始文本（只有6個）分成30個塊，每個塊包含1000個單詞。然後我將塊轉換爲文檔項矩陣並運行算法。這是代碼（雖然我覺得沒關係的問題）： # c
我使用以下代碼在〜20,000,000個文檔上生成了tf-idf模型，該模型效果很好。問題是，當我嘗試使用計算時的相似性指標linear_kernel內存使用情況炸燬： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
t