Gensim - Doc2Vec मॉडल

Doc2Vec मॉडल, Word2Vec मॉडल के विपरीत, एक इकाई के रूप में सामूहिक रूप से लिए गए शब्दों के समूह का एक वेक्टर प्रतिनिधित्व बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। यह केवल वाक्य में शब्दों का सरल औसत नहीं देता है।

Doc2Vec का उपयोग करके दस्तावेज़ क्षेत्र बनाना

Doc2Vec का उपयोग करके दस्तावेज़ वैक्टर बनाने के लिए, हम text8 डेटासेट का उपयोग करेंगे, जिसे डाउनलोड किया जा सकता है gensim.downloader।

डाटसेट डाउनलोड करना

हम निम्नलिखित आदेशों का उपयोग करके text8 डेटासेट डाउनलोड कर सकते हैं -

import gensim
import gensim.downloader as api
dataset = api.load("text8")
data = [d for d in dataset]

टेक्स्ट 8 डेटासेट डाउनलोड करने में कुछ समय लगेगा।

Doc2Vec को प्रशिक्षित करें

मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, हमें टैग किए गए दस्तावेज़ की आवश्यकता है जिसे उपयोग करके बनाया जा सकता है models.doc2vec.TaggedDcument() निम्नानुसार है -

def tagged_document(list_of_list_of_words):
   for i, list_of_words in enumerate(list_of_list_of_words):
      yield gensim.models.doc2vec.TaggedDocument(list_of_words, [i])
data_for_training = list(tagged_document(data))

हम प्रशिक्षित डेटासेट निम्नानुसार प्रिंट कर सकते हैं -

print(data_for_training [:1])

उत्पादन

[TaggedDocument(words=['anarchism', 'originated', 'as', 'a', 'term', 'of',
'abuse', 'first', 'used', 'against', 'early', 'working', 'class', 'radicals',
'including', 'the', 'diggers', 'of', 'the', 'english', 'revolution', 
'and', 'the', 'sans', 'culottes', 'of', 'the', 'french', 'revolution',
'whilst', 'the', 'term', 'is', 'still', 'used', 'in', 'a', 'pejorative',
'way', 'to', 'describe', 'any', 'act', 'that', 'used', 'violent', 
'means', 'to', 'destroy',
'the', 'organization', 'of', 'society', 'it', 'has', 'also', 'been'
, 'taken', 'up', 'as', 'a', 'positive', 'label', 'by', 'self', 'defined',
'anarchists', 'the', 'word', 'anarchism', 'is', 'derived', 'from', 'the',
'greek', 'without', 'archons', 'ruler', 'chief', 'king', 'anarchism', 
'as', 'a', 'political', 'philosophy', 'is', 'the', 'belief', 'that', 
'rulers', 'are', 'unnecessary', 'and', 'should', 'be', 'abolished',
'although', 'there', 'are', 'differing', 'interpretations', 'of', 
'what', 'this', 'means', 'anarchism', 'also', 'refers', 'to', 
'related', 'social', 'movements', 'that', 'advocate', 'the', 
'elimination', 'of', 'authoritarian', 'institutions', 'particularly',
'the', 'state', 'the', 'word', 'anarchy', 'as', 'most', 'anarchists', 
'use', 'it', 'does', 'not', 'imply', 'chaos', 'nihilism', 'or', 'anomie',
'but', 'rather', 'a', 'harmonious', 'anti', 'authoritarian', 'society', 
'in', 'place', 'of', 'what', 'are', 'regarded', 'as', 'authoritarian',
'political', 'structures', 'and', 'coercive', 'economic', 'institutions', 
'anarchists', 'advocate', 'social', 'relations', 'based', 'upon', 'voluntary',
'association', 'of', 'autonomous', 'individuals', 'mutual', 'aid', 'and', 
'self', 'governance', 'while', 'anarchism', 'is', 'most', 'easily', 'defined',
'by', 'what', 'it', 'is', 'against', 'anarchists', 'also', 'offer', 
'positive', 'visions', 'of', 'what', 'they', 'believe', 'to', 'be', 'a',
'truly', 'free', 'society', 'however', 'ideas', 'about', 'how', 'an', 'anarchist',
'society', 'might', 'work', 'vary', 'considerably', 'especially', 'with',
'respect', 'to', 'economics', 'there', 'is', 'also', 'disagreement', 'about', 
'how', 'a', 'free', 'society', 'might', 'be', 'brought', 'about', 'origins', 
'and', 'predecessors', 'kropotkin', 'and', 'others', 'argue', 'that', 'before',
'recorded', 'history', 'human', 'society', 'was', 'organized', 'on', 'anarchist', 
'principles', 'most', 'anthropologists', 'follow', 'kropotkin', 'and', 'engels', 
'in', 'believing', 'that', 'hunter', 'gatherer', 'bands', 'were', 'egalitarian',
'and', 'lacked', 'division', 'of', 'labour', 'accumulated', 'wealth', 'or', 'decreed',
'law', 'and', 'had', 'equal', 'access', 'to', 'resources', 'william', 'godwin', 
'anarchists', 'including', 'the', 'the', 'anarchy', 'organisation', 'and', 'rothbard',
'find', 'anarchist', 'attitudes', 'in', 'taoism', 'from', 'ancient', 'china', 
'kropotkin', 'found', 'similar', 'ideas', 'in', 'stoic', 'zeno', 'of', 'citium', 
'according', 'to', 'kropotkin', 'zeno', 'repudiated', 'the', 'omnipotence', 'of',
'the', 'state', 'its', 'intervention', 'and', 'regimentation', 'and', 'proclaimed',
'the', 'sovereignty', 'of', 'the', 'moral', 'law', 'of', 'the', 'individual', 'the',
'anabaptists', 'of', 'one', 'six', 'th', 'century', 'europe', 'are', 'sometimes',
'considered', 'to', 'be', 'religious', 'forerunners', 'of', 'modern', 'anarchism',
'bertrand', 'russell', 'in', 'his', 'history', 'of', 'western', 'philosophy', 
'writes', 'that', 'the', 'anabaptists', 'repudiated', 'all', 'law', 'since', 
'they', 'held', 'that', 'the', 'good', 'man', 'will', 'be', 'guided', 'at', 
'every', 'moment', 'by', 'the', 'holy', 'spirit', 'from', 'this', 'premise',
'they', 'arrive', 'at', 'communism', 'the', 'diggers', 'or', 'true', 'levellers', 
'were', 'an', 'early', 'communistic', 'movement',
(truncated…)

मॉडल को इनिशियलाइज़ करें

एक बार प्रशिक्षित होने के बाद हमें अब मॉडल को इनिशियलाइज़ करना होगा। इसे निम्नानुसार किया जा सकता है -

model = gensim.models.doc2vec.Doc2Vec(vector_size=40, min_count=2, epochs=30)

अब, निम्नानुसार शब्दावली का निर्माण करें -

model.build_vocab(data_for_training)

अब, Doc2Vec मॉडल को निम्नानुसार प्रशिक्षित करें -

model.train(data_for_training, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

आउटपुट का विश्लेषण

अंत में, हम model.infer_vector () का उपयोग करके आउटपुट का विश्लेषण कर सकते हैं -

print(model.infer_vector(['violent', 'means', 'to', 'destroy', 'the','organization']))

पूर्ण कार्यान्वयन उदाहरण

import gensim
import gensim.downloader as api
dataset = api.load("text8")
data = [d for d in dataset]
def tagged_document(list_of_list_of_words):
   for i, list_of_words in enumerate(list_of_list_of_words):
      yield gensim.models.doc2vec.TaggedDocument(list_of_words, [i])
data_for_training = list(tagged_document(data))
print(data_for_training[:1])
model = gensim.models.doc2vec.Doc2Vec(vector_size=40, min_count=2, epochs=30)
model.build_vocab(data_training)
model.train(data_training, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)
print(model.infer_vector(['violent', 'means', 'to', 'destroy', 'the','organization']))

उत्पादन

[
   -0.2556166 0.4829361 0.17081228 0.10879577 0.12525807 0.10077011
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