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pip install gensim安装好库后,即可导入使用:
1、训练模型定义
from gensim.models import Word2Vec model = Word2Vec(sentences, sg=1, size=100, window=5, min_count=5, negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=4)
参数解释:
1.sg=1是skip-gram算法,对低频词敏感;默认sg=0为CBOW算法。
2.size是输出词向量的维数,值太小会导致词映射因为冲突而影响结果,值太大则会耗内存并使算法计算变慢,一般值取为100到200之间。
3.window是句子中当前词与目标词之间的最大距离,3表示在目标词前看3-b个词,后面看b个词(b在0-3之间随机)。
4.min_count是对词进行过滤,频率小于min-count的单词则会被忽视,默认值为5。
5.negative和sample可根据训练结果进行微调,sample表示更高频率的词被随机下采样到所设置的阈值,默认值为1e-3。
6.hs=1表示层级softmax将会被使用,默认hs=0且negative不为0,则负采样将会被选择使用。
7.workers控制训练的并行,此参数只有在安装了Cpython后才有效,否则只能使用单核。
详细参数说明可查看word2vec源代码。
2、训练后的模型保存与加载
model.save(fname) model = Word2Vec.load(fname)
3、模型使用(词语相似度计算等)
model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man']) #输出[('queen', 0.50882536), ...] model.doesnt_match("breakfast cereal dinner lunch".split()) #输出'cereal' model.similarity('woman', 'man') #输出0.73723527 model['computer'] # raw numpy vector of a word #输出array([-0.00449447, -0.00310097, 0.02421786, ...], dtype=float32)
其它内容不再赘述,详细请参考gensim的word2vec的官方说明,里面讲的很详细。
以上这篇对Python中gensim库word2vec的使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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