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Qiitaベクトル v0.1: SCDVによるQiita記事のベクトル化 - Qiita
from sklearn.mixture import GaussianMixture # hyper parameters num_clusters = 30 # cluster num of... from sklearn.mixture import GaussianMixture # hyper parameters num_clusters = 30 # cluster num of GMM clustering sparse_percentage = 0.01 # train scdv gmm = GaussianMixture(n_components=num_clusters, covariance_type="tied", init_params='kmeans', max_iter=50) scdv_model = SCDV(w2v_model=w2v_model, sc_model=gmm, sparse_percentage = sparse_percentage ) scdv_model.precompute_word_topic_vector(sentence
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