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映射嵌入向量到字
话说= vec2word (emb, M)
(话说,dist) = vec2word (emb)
___= vec2word (emb, M, k)
___= vec2word (___,“距离”,距离)
例子
单词= vec2word (循证,米)的行中与嵌入向量最近的单词返回米.
单词= vec2word (循证,米)
单词
循证
米
[单词,经销) = vec2word (循证,米)返回与嵌入向量最近的单词米,并返回距离经销的源向量。
[单词,经销) = vec2word (循证,米)
经销
___= vec2word (循证,米,k)返回顶部k最亲密的话语。
___= vec2word (循证,米,k)
k
___= vec2word (___“距离”,距离)指定距离度量。
___= vec2word (___“距离”,距离)
距离
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加载一个预先训练的词嵌入使用fastTextWordEmbedding.此功能需要文本分析工具箱™模型fastText English 160亿Token字嵌入支持包。如果没有安装此支持包,则该功能提供下载链接。
fastTextWordEmbedding
emb = fastTextWordEmbedding
emb = wordem寝具属性:维数:300词汇:[1×1000000 string]
将单词“意大利”、“罗马”和“巴黎”映射到使用的向量word2vec.
word2vec
意大利= word2vec (emb,“意大利”);罗马= word2vec (emb,“罗马”);巴黎= word2vec (emb,“巴黎”);
地图矢量意大利-罗马+巴黎用一个词vec2word.
意大利-罗马+巴黎
vec2word
Word = vec2word(emb,意大利-罗马+巴黎)
词=“法国”
找出最接近某个词嵌入向量的前五个词及其距离。
emb = fastTextWordEmbedding;
使用word2vec将单词“意大利”、“罗马”和“巴黎”映射到向量。
地图矢量意大利-罗马+巴黎用一个词vec2word.使用欧几里得距离度量找出最接近的前五个单词。
k = 5;M =意大利-罗马+巴黎;(话说,dist) = vec2word (emb, M, k,“距离”,“欧几里得”);
在柱状图中绘制单词和距离。
图;栏(经销)xticklabels(词)包含(“单词”) ylabel (“距离”)标题(“距离向量”)
wordEmbedding
输入字嵌入,指定为wordEmbedding对象。
单词嵌入向量,指定为一个矩阵。每一行的米是一个词嵌入向量。米必须有循证。维列。
循证。维
要返回的最接近的单词数,指定为正整数。
的余弦
“欧几里得”
距离度量,指定为的余弦或“欧几里得”.
输出单词,作为字符串向量返回。
单词到它们的源向量的距离,作为向量返回。
介绍了R2017b
fastTextWordEmbedding|doc2sequence|wordEmbeddingLayer|wordEncoding|word2vec|word2ind|ind2word|isVocabularyWord|wordEmbedding|tokenizedDocument
doc2sequence
wordEmbeddingLayer
wordEncoding
word2ind
ind2word
isVocabularyWord
tokenizedDocument
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