Was ist der Unterschied zwischen den Python-Paketen word2vec und gensim für NLP?


Antwort 1:
  1. Gensim ist keine Technik an sich. Gensim ist ein NLP-Paket, das effiziente Implementierungen vieler bekannter Funktionen für die Aufgaben der Themenmodellierung enthält, wie z. B. tf-idf, Latent Dirichlet Allocation, Latent Semantic Analysis. Andererseits ist Word2Vec eine Implementierung des Skip-Gramm-Modells zum Erstellen von "Wort" -Vektordarstellungen, dh zum Erzeugen eines riesigen Korpus und eines Vektors mit reellen Zahlen für jedes eindeutige "Wort", das anschließend für viele NLP-Anwendungen verwendet werden kann portierte word2vec darin mit zusätzlichen Funktionen Seite auf radimrehurek.com