different results on the demo than through the spacy script
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず en_core_web_sm と s2v_reddit_2019_lg を使って Python スニペットを再現し、次にその入力と設定をデモの Height、auto、2019 の設定と比較します。デモとスクリプトがどこで語義とベクトルを読み込むか、または選択するかを追跡します。不一致が説明され、文書化された使用方法または実装によって一致する結果が得られれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hello,
When using the demo with the word "Height", the sense "auto" and the year "2019" the results are amazing while running through spacy the results are completly different.
example:
import spacy
nlp_spacy = spacy.load("en_core_web_sm")
s2v = nlp_spacy.add_pipe("sense2vec")
s2v.from_disk("s2v_reddit_2019_lg")
doc = nlp_spacy("Height")
assert doc[:].text == "Height"
freq = doc[:]..s2v_freq
vector = doc[:]..s2v_vec
most_similar = doc[:]._.s2v_most_similar(3)
Why is that? and how can I get the same results as in the demo?
Thanks.
- 主要言語
- Python
- スター
- 1.7k
- フォーク
- 236
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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