word2vec

Leck1e 发布于2023-04-26 02:08 / 1348人阅读

Word2Vec是一种流行的自然语言处理技术，它可以将单词转换为向量，使得计算机能够更好地理解和处理语言。在本文中，我们将讨论如何使用Python编写Word2Vec模型。首先，我们需要安装Gensim库，它是一个Python库，用于实现Word2Vec模型。您可以使用以下命令在终端中安装Gensim：

pip install gensim

接下来，我们需要准备我们的语料库。语料库是我们要训练模型的文本集合。我们可以使用任何文本集合，例如维基百科、新闻文章或小说。在本文中，我们将使用一个名为“text8”的语料库，它是一个包含大约100 MB文本的压缩文件。您可以从以下链接下载该文件：

http://mattmahoney.net/dc/text8.zip

下载完成后，我们需要解压缩该文件并读取其中的文本。以下是一个示例代码，它将解压缩的文本保存到名为“text8.txt”的文件中：

python
import zipfile

with zipfile.ZipFile("text8.zip", "r") as archive:
    with archive.open("text8") as file:
        text = file.read().decode("utf-8")
        with open("text8.txt", "w") as output:
            output.write(text)

接下来，我们需要使用Gensim库来训练我们的Word2Vec模型。以下是一个示例代码，它将读取我们的文本文件并训练一个具有100个特征的Word2Vec模型：

python
from gensim.models import Word2Vec

sentences = []
with open("text8.txt", "r") as file:
    for line in file:
        sentences.append(line.split())

model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)

在上面的代码中，我们首先读取文本文件并将每个句子拆分为单词。然后，我们使用Word2Vec类来训练我们的模型。参数“size”指定我们要使用的向量的维数，参数“window”指定我们要考虑的单词数量，参数“min_count”指定我们要考虑的最小单词频率，参数“workers”指定我们要使用的CPU核心数量。训练完成后，我们可以使用以下代码来查找与特定单词最相似的单词：

python
similar_words = model.wv.most_similar("car")
print(similar_words)

在上面的代码中，我们使用Word2Vec模型的“wv”属性来获取单词向量，并使用“most_similar”方法查找与“car”最相似的单词。该方法返回一个元组列表，其中每个元组包含一个单词和其相似度得分。 Word2Vec模型是一种强大的自然语言处理技术，它可以帮助计算机更好地理解和处理语言。使用Python编写Word2Vec模型非常简单，只需遵循上述步骤即可。

超融合服务器云服务器 word2vec

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/130934.html

基于gensim的Wiki百科中文word2vec训练

摘要：而腾讯和宝马保时捷，网易和宝马保时捷将会离得较远一些。关于的使用方法，可以参考基于的实践。下面我们分别查看同宝马和腾讯最相近的前个词语。可以发现和宝马相近的词大都属于汽车行业，而且是汽车品牌和腾讯相近的词大都属于互联网行业。 Word2Vec简介 Word2Vec是词（Word）的一种表示方式。不同于one-hot vector，word2vec可以通过计算各个词之间的距离，来表示词与...

stdying 2019-07-25 12:06 评论0 收藏0
学习笔记CB009:人工神经网络模型、手写数字识别、多层卷积网络、词向量、word2vec

摘要：人工神经网络，借鉴生物神经网络工作原理数学模型。人工神经网络模型，多层神经元结构建立，每一层抽象一种思维过程，经多层思考，得出结论。词向量作神经网络输入层，通过前馈网络和卷积网络完成。训练神经概率语言模型。人工神经网络，借鉴生物神经网络工作原理数学模型。由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果，训练隐藏层得到意想不到信息。信息检索领域，模型训练合理排序模型，输入特征，文档质量...

wangshijun 2019-06-26 15:53 评论0 收藏0
利用 TensorFlow 入门 Word2Vec

摘要：那么为什么要表示成向量呢这个问题我们后续讨论。所以，完整的模型是现在，我们可以训练这个模型在训练的过程中，你在控制台可以得到如下结果随着损失值的不断下降，最终会达到一个稳定值。为了得到这些表示，神经网络使用了上下文信息。作者：chen_h微信号 & QQ：862251340微信公众号：coderpai简书地址：https://www.jianshu.com/p/4e1... sho...

yunhao 2019-07-30 15:39 评论0 收藏0
学习笔记CB011:lucene搜索引擎库、IKAnalyzer中文切词工具、检索服务、查询索引、导

摘要：开源免费搜索引擎库，语言开发。，开源中文切词工具。中文需转发送，端读取按解析，启动方法聊天界面。在所有页面公共代码部分增加庞大语料库运用，训练，中文语料转成算法识别向量形式，最强大工具。影视剧字幕聊天语料库特点，把影视剧说话内容一句一句以回车换行罗列三千多万条中国话，相邻第二句很可能是第一句最好回答。一个问句有很多种回答，可以根据相关程度以及历史聊天记录所有回答排序，找到最优，是一个...

pf_miles 2019-06-26 15:55 评论0 收藏0