我正在Python中使用它的gensim包使用Doc2Vec技术构建NLP聊天应用程序。我已经完成了词干化和词干化。我想从训练集以及用户抛出的问题中删除停用词（以测试它是否更好）。 这是我的代码。 import gensim
import nltk
from gensim import models
from gensim import utils
from gensim import c
我有两个目录，我想读他们的文本文件和标签，但我不知道如何通过TaggedDocument做到这一点，我认为它会作为TaggedDocument（[字符串]，[标签]），但这doesn显然工作。这是我的代码： from gensim import models
from gensim.models.doc2vec import TaggedDocument
import utilities as
从Doc2Vec维基教程在https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/blob/master/docs/notebooks/doc2vec-wikipedia.ipynb for num in range(0, 20):
print('min_count: {}, size of vocab: '.format(num),
pre
我正在使用gensim Doc2Vec模型来生成我的特征向量。这里是我使用的代码（我已经解释了我的问题是在代码是什么）： cores = multiprocessing.cpu_count()
# creating a list of tagged documents
training_docs = []
# all_docs: a list of 53 strings which ar