Question

我已经使用keras来使用预训练的单词嵌入，但是我不太确定如何在scikit-learn模型上做到这一点。

我也需要在sklearn中执行此操作，因为我正在使用vecstack来集成keras顺序模型和sklearn模型。

这是我对keras模型所做的：

glove_dir = '/home/Documents/Glove'
embeddings_index = {}
f = open(os.path.join(glove_dir, 'glove.6B.200d.txt'), 'r', encoding='utf-8')
for line in f:
    values = line.split()
    word = values[0]
    coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
    embeddings_index[word] = coefs
f.close()

embedding_dim = 200


embedding_matrix = np.zeros((max_words, embedding_dim))
for word, i in word_index.items():
    if i < max_words:
        embedding_vector = embeddings_index.get(word)
        if embedding_vector is not None:
            embedding_matrix[i] = embedding_vector

model = Sequential()
model.add(Embedding(max_words, embedding_dim, input_length=maxlen))
.
.
model.layers[0].set_weights([embedding_matrix])
model.layers[0].trainable = False
model.compile(----)
model.fit(-----)

对于scikit-learn我是一个新手，从我看到的在sklearn中制作模型的角度来看，您可以：

lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
lr.predict(x_test)

所以，我的问题是如何在此模型中使用预训练的手套？我应该在哪里传递经过训练的手套embedding_matrix

非常感谢您，我非常感谢您的帮助。

Answer 1

您可以简单地使用Zeugma库。

您可以使用pip install zeugma安装它，然后使用以下代码行创建和训练模型（假设corpus是字符串列表）：

from sklearn.linear_model import LogisticRegresion
from zeugma.embeddings import EmbeddingTransformer

glove = EmbeddingTransformer('glove')
X_train = glove.transform(corpus)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
pipeline.predict(x_test)

您还可以使用其他经过预先训练的嵌入（完整列表here）或训练自己的嵌入（有关方法，请参见Zeugma's documentation）。

在scikit-learn中使用预训练的手套词嵌入

1 个答案: