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keras的处理文本数据的取长补短功能 from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences # # help(pad_sequences) # pad_sequences(sequences, maxlen=None, # dtype='int32', padding='pre', # truncating='pre', value=0.0) x = [[1, 2, 3], [4,

第一种情况 直接将文件传入 文件内容应该是有空格或 其他风格符 分割好的 import gensim sentences = gensim.models.word2vec.Text8Corpus("corpus_cut.txt") print("sentences格式:", sentences) # 训练 skip-gram 模型 model = gensim.models.Word2Vec(sentences, size=5, min_count=2, window=3,

import jieba jieba.__version__ # 默认模式就是精确模式 # 默认参数(sentence, cut_all=False, HMM=True, use_paddle=False) seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学") print(list(seg_list)) # 全模式 seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True) print(list(seg_list)) # 搜索引.