小编ore*_*isp的帖子

我有数据框

    ID   A   B   C
0   p    1   3   2
1   q    4   3   2
2   r    4   0   9  

我想创建一个字典，其中 ID 是键，B 是值，所以它将是：

d["q"] = 3 , d["r"] = 0

这样做的最佳方法是什么？

它与假设的重复不同，因为我想要每个键的单个值而不是列表

嗨，有我自己的语料库，我在上面训练了几个 Word2Vec 模型。对他们进行相互评估并选择最好的一种的最佳方法是什么？（显然不是手动 - 我正在寻找各种措施）。

值得注意的是，嵌入是针对项目而不是单词，因此我不能使用任何现有的基准。

谢谢！

我训练并保存了一个 gensim word2vec 模型：

W2V_MODEL_FN = r"C:\Users\models\w2v.model"

model = Word2Vec(X, size=150, window=3, min_count=2, workers=10)
model.train(X, total_examples=len(X), epochs=50)
model.save(W2V_MODEL_FN)

进而：

w2v_model = Word2Vec.load(W2V_MODEL_FN)

在一种环境中它可以完美运行，但在另一种环境中我得到错误：

{AttributeError}无法从“C:\Users\Anaconda3_New\envs\ISP_env\lib\site-packages\gensim\models\keyedvectors.py”中获取模块“gensim.models.keyedvectors”上的属性“Word2VecKeyedVectors”

所以我想这可能是一个包版本问题？

但我无法弄清楚它是什么。有任何想法吗？

谢谢！

Keras内置函数使用哪种算法嵌入？Word2vec？手套？其他？

https://keras.io/layers/embeddings/