在python的第三方库gensim中有自带的Word2Vec函数来训练自己语料库的词向量,我的语料库数据存在sentence.txt文件中,每行为一句话,是经过分词和去停用词之后的数据,sg=1,是采用skip-gram来训练的意思。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from gensim.models.word2vecimportWord2Vec # 读取数据,...
# model.save("word2vec.model") # model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('baike_26g_news_13g_novel_229g.bin', binary=True) # sentence1 = "北京是中华人民供各国的首都" # sentence2 = "人民民主" # cut1 = jieba.cut(sentence1) # cut2 = jieba.cut(sentence2) # # ...
vec = np.zeros(shape=(1, size), dtype=np.float32) for word in data: try: vec += self.w2v.wv[word] except: length -= 1 continue vec = vec / length return vec def compute_cosine(self,s1,s2): vec1 = self.word2vec_transform(s1) vec2 = self.word2vec_transform(s2) return co...
当谈到在Python中使用word2vec时，再一次，你有很多包可供选择，我们将使用gensim库。假设文件保存在word2vec_pretrained文件夹中，可以用Python加载，代码如下所示：from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectorsword_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format(\ './word2vec_pretrained/GoogleNews-vec...
word2vec python-toolkit installation and use tutorial 本文选译自英文版,代码注释均摘自本文,建议先阅读skip-model相关知识再阅读本指南 github仓库地址 环境准备 安装gcc, 安装gcc坑比较多,这里建议使用codeblocks自带的gcc编译器,下载地址,这里注意,一定要点击codeblocks-mingw版本,安装完成后设置环境变量Path, INCLUD...
简而言之,Word2Vec使用一个单隐藏层的人工神经网络来学习稠密的词向量嵌入。这些词嵌入使我们能够识别具有相似语义含义的单词。此外,词嵌入还使我们能够应用代数运算。 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 ...
我们接下来会在pycharm中演示word2vec,这里首先要选取语料库,我从网上下载了一份三国演义的原文,并进行了中文分词处理,采用的是jieba库。 1importjieba.analyse2importcodecs34f=codecs.open('F:/nlp/SanGuoYanYi.txt','r',encoding="utf8")5target = codecs.open("F:/nlp/gushi.txt", 'w',encoding="...
word2vec是轻量级的神经网络,其模型仅仅包括输入层、隐藏层和输出层,模型框架根据输入输出的不同,主要包括CBOW和skip-gram模型,CBOW模型是通过上下文的内容预测中间的目标词,而skip-gram则相反,通过目标词预测其上下文的词,通过最大化词出现的概率,我们训练模型可得到各个层之间的权重矩阵,我们所说的得到的word embeddi...
本文默认读者理解word2vec的原理。本专栏主要是讲代码,原理讲解在另外一个专栏里。 第一步,引入需要的第三方库 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import collections import ma...
("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("企业", "公司") except KeyError...