มีตัวอย่าง Convolution1D https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_cnn.py โดยไม่มี word2vec ขณะนี้ฉันกำลังใช้ gensim เพื่อฝึกโมเดล word2vec ฉันต้องการใช้ word2vec และ keras cnn (2D ไม่ใช่ 1D) เพื่อทำการจำแนกเอกสาร...

ฉันไม่เข้าใจว่าเวกเตอร์คำเกี่ยวข้องอย่างไรในกระบวนการฝึกอบรมกับ doc2vec ในโหมด DBOW ( dm=0 ) ฉันรู้ว่ามันถูกปิดใช้งานโดยค่าเริ่มต้นด้วย dbow_words=0 แต่จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเราตั้งค่า dbow_words เป็น 1 ในความเข้าใจของฉันเกี่ยวกับ DBOW...

ฉันกำลังสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงซึ่งจะประมวลผลเอกสารและดึงข้อมูลสำคัญบางส่วนจากโมเดลดังกล่าว สำหรับสิ่งนี้ ฉันต้องใช้การฝังคำสำหรับเอาต์พุต OCRed ฉันมีตัวเลือกต่างๆ มากมายสำหรับการฝัง (word2vec ของ Google, Stanford's, FastText ของ Facebook)...