3. 训练Word2Vec模型 训练Word2Vec模型非常简单,使用gensim库中的Word2Vec类即可实现。 fromgensim.modelsimportWord2Vec# 使用分词后的数据训练Word2Vec模型model=Word2Vec([tokens],vector_size=100,window=5,min_count=1,sg=0)# 查看词向量word_vector=model.wv['python']# 获取'python'的词向量print(word...
调用Word2Vec训练模型 from gensim.models.word2vec import Word2Vec # 调用Word2Vec训练 参数:size: 词向量维度;window: 上下文的宽度,min_count为考虑计算的单词的最低词频阈值 model = Word2Vec(lines,vector_size = 20, window = 2 , min_count = 3, epochs=7, negative=10,sg=1) model 1. 2. ...
sentences = word2vec.Text8Corpus("files/data/python32-data/word.txt") # 加载分词语料 # 训练skip-gram模型,使用vector_size参数替代size model = word2vec.Word2Vec(sentences, vector_size=200) # 默认window=5 print("输出模型", model) # 计算两个单词的相似度 try: y1 = model.wv.similarity("...
text2 = set("This document is the second document.".split()) similarity = jaccard_similarity(text1, text2) print(similarity) 编辑距离 编辑距离用于比较两个字符串之间的相似性。 import nltk from nltk.metrics import edit_distance str1 = "kitten" str2 = "sitting" distance = edit_distance(str...
model.save('word2vec.model') 你还可以将词向量单独保存到文件中: python model.wv.save_word2vec_format('word2vec.vector', binary=False) 6. 加载并使用模型 从文件中加载训练好的Word2Vec模型,并使用它来获取词向量或进行其他操作: python from gensim.models import Word2Vec # 加载模型 model = ...
self.vocab = {} # mapping from a word (string) to a Vocab object self.index2word = [] # map from a word's matrix index (int) to word (string) self.sg = int(sg) self.cum_table = None # for negative sampling self.vector_size = int(size) ...
例如,“向量('King')-向量('Man')+向量('Woman')的结果是最接近词Queen的向量表示”(“Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space”2)。 图1是一个三维词嵌入示例。词嵌入可以学习单词之间的语义关系。“男性-女性”示例说明了“man”和“woman”之间的关系与“king”和“queen”之间的关系...
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4) word_vector = model.wv['machine'] ``` 3. GloVe GloVe是一种基于全局词频统计的词嵌入方法,通过最小化词语共现矩阵的损失函数来学习词向量。 ```python
(2)获取对应的词向量及维度 #示例3 获取对应的词向量及维度model = Word2Vec.load('./MyModel')print(model.wv.vector_size)#输出词向量的维度print(model['human'])#输出human这个词的词向量print(model['good']) (3)wiki+hotel语料训练词向量 ...
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4) word_vector = model.wv['machine'] ``` 3. GloVe GloVe是一种基于全局词频统计的词嵌入方法,通过最小化词语共现矩阵的损失函数来学习词向量。 ```python