谁能建议我如何解决此错误。我只是在加载手套向量，在尝试迭代时，它显示了这个错误

我正在SemEval 2017 任务 4A 数据集上训练 LSTM 模型。我观察到第一次验证准确度随着训练准确度的增加而增加，但随后突然大幅下降。损失减少，但验证损失显着增加。

这是我的模型的代码

这是模型摘要

我正在使用 GloVe 进行词嵌入、Adam 优化器、二元交叉熵损失函数。

ValueError: could not convert string to float: '-' - 我不知道如何解决这个问题。

我正在使用文件中上传的 google colab 和 glove.6B.100d.txt。

你能帮我解决这个错误吗？

我已经下载了经过手套训练的矩阵并在 Keras 层中使用了它。但是，我需要句子嵌入来完成另一项任务。

我想计算该句子中所有词嵌入的平均值。

既然有大约 25000 个句子，那么最有效的方法是什么？

另外，我不想在 Keras 中使用 Lambda 层来获取它们的平均值。

我已将此代码用于类别检测..

输出

有没有办法让我只获得最高精度的类别，比如食物？

在 R 中尝试使用 text2vec 包进行词嵌入时，抛出以下错误

较小的学习率没有帮助。skip_grams_window中不同值ctreate_tcm()和不同等级值的实验结果相似glove_event()。

我对这个错误的来源一无所知。

我正在使用 PySpark 处理词嵌入，特别是我正在使用 Word2Vec。现在，我想尝试 Glove 而不是 Word2Vec，但显然，它不存在使用 PySpark 的 Glove 实现，而只有 Scala 语言。

有什么方法可以将 Glove 与 PySpark 一起使用？我可以在 PySpark 中使用 Scala 实现，还是我必须从头开始实现算法？

谢谢

我正在尝试编写一个功能来检查每个查询的最高分数是多少。查询是搜索词，手套词向量使用产品描述进行训练。下面列出了我用于训练词向量和特征本身 (all.gloveterms) 的代码。我收到错误：word_vectors[query, , drop = FALSE] 中的错误：下标越界，在尝试执行命令后：all.gloveterms(query_product$search_term[2])，其中搜索词应返回“角度括号”。我很难找出如何解决这个错误，并且想知道是否有人可以提供帮助。

我正在尝试在 spacy nlp 管道中加载 glove 100d emebddings。

我以 spacy 格式创建词汇表，如下所示：

glove.6B.100d.txt 通过在第一行添加“400000 100”转换为 word2vec 格式。

现在

在代码中：

给出 407174 (400000, 100)

然而问题是：

给出 0

我只想将 spacy 中的 100d 手套嵌入与 en_core_web_md 中的“tagger”、“parser”、“ner”模型结合使用。

有谁知道如何正确地做到这一点（这可能吗）？

我正在使用 CNN 架构（见下面的代码）进行文本分类任务（有 5 个类）。我使用的数据是从这里下载的reviews_Home_and_Kitchen_5.json

我从 Glove 模型（'glove.840B.300d.txt'）中为 1000 个句子创建了一个句子嵌入矩阵

模型编译，您可以在下面看到摘要。但是，每当我尝试拟合模型时，我都会不断收到以下错误： ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 896 but received input with shape [None, 128 ]

我在网上找到的解决方案涉及使用不同版本的 TF 或使用不同的损失函数。我都尝试了，但无法解决问题。

任何人都可以帮忙吗？