Linux için gensim indirme

Bu, en son sürümü 4.4.0sourcecode.tar.gz olarak indirilebilen gensim adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.

 
 

Gensim isimli bu uygulamayı OnWorks ile ücretsiz olarak çevrimiçi indirin ve çalıştırın.

Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:

- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.

- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.

- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.

- 4. Bu web sitesinden OnWorks Linux çevrimiçi veya Windows çevrimiçi öykünücüsünü veya MACOS çevrimiçi öykünücüsünü başlatın.

- 5. Yeni başladığınız OnWorks Linux işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.

- 6. Uygulamayı indirin, kurun ve çalıştırın.

EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:


Gensim


AÇIKLAMA:

Gensim, büyük veri kümelerinde konu modelleme, belge indeksleme ve benzerlik bulma için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Hedef kitlesi, doğal dil işleme (NLP) ve bilgi alma (IR) topluluğudur.



Özellikler

  • Tüm algoritmalar, gövde boyutu açısından bellekten bağımsızdır (RAM'den büyük, akışlı, çekirdek dışı girdileri işleyebilir),
  • Kendi giriş gövdenizi/veri akışınızı (basit akış API'si) kolayca takabilirsiniz
  • Diğer Vektör Uzay algoritmalarıyla genişletilmesi kolaydır (basit dönüşüm API'si)
  • Popüler algoritmaların verimli çok çekirdekli uygulamaları
  • Bir bilgisayar kümesinde Gizli Anlamsal Analiz ve Gizli Dirichlet Tahsisi çalıştırılabilir
  • Mevcut belgeler


Programlama dili

Python


Kategoriler

Makine öğrenmesi

Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/gensim.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.



En yeni Linux ve Windows çevrimiçi programları


Windows ve Linux için Yazılım ve Programları indirebileceğiniz kategoriler