gensim 中的word2vector 有预训练好的model吗？

gensim 用conda install gensim 与pip install gensim 安装是不同的 提示C编译器会更快，windows下装了 MinGW 中文wiki处理 gensim模块中有专门处理wiki语料的函数 中文分词还是用的jieba 因为wiki百科有繁体，简繁体转换用了 还有最开始程序运行有问题，发现了自己python的一个坏习惯，应该把程序写成函数 [python] view plain copy if __name__ == '__main__': my_function（) 这样子python import这个文件就不会发生问题 [python] view plain copy# -*- coding: utf-8 -*- from gensim.corpora import WikiCorpus import jieba from langconv import * _author__ = 'Lust' # read the wiki.xml.bz2 # transform it to simplified Chinese (use langconv) # Chinese text segmentation(use jieba) # save it as txt def my_function(): space = ＂ ＂ i = 0 l = [] a = '..//data//zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2' f = open('..//data//reduce_zhiwiki.txt', 'w') wiki = WikiCorpus(a, lemmatize=False, dictionary={}) # texts = wiki.get_texts() for text in wiki.get_texts(): for temp_sentence in text: temp_sentence = Converter('zh-hans').convert(temp_sentence.decode('utf-8')) temp_sentence = temp_sentence.encode('utf-8') seg_list = list(jieba.cut(temp_sentence)) # for temp_term in temp_sentence: for temp_term in seg_list: l.append(temp_term.encode('utf-8')) f.write(space.join(l) + ＂\n＂) l = [] i = i + 1 print ＂Saved ＂ + str(i) + ＂ articles＂ # limit number of wikis if (i == 100): break f.close() if __name__ == '__main__': my_function() gensim中的word2vector 超级简单，一个函数的事情。

唯一要注意的是workers=multiprocessing.cpu_count()-4，如果不-4,win10会蓝屏，因为CPU总是100%，把电脑累蓝了？[python] view plain copy# -*- coding: utf-8 -*- from gensim.models import Word2Vec from gensim.models.word2vec import LineSentence import multiprocessing _author__ = 'Lust' # read the txt # word2vec it # save it as model and vector def my_function(): a = open('..//data//zhiwiki_news.txt', 'r') f_1 = open('..//result//zhiwiki_news.model', 'w') f_2 = open('..//result//zhiwiki_news.vector', 'w') model = Word2Vec(LineSentence(a), size=400, window=5, min_count=5, workers=multiprocessing.cpu_count()-4) model.save(f_1) model.save_word2vec_format(f_2, binary=False) if __name__ == '__main__': my_function（) 使用训练好的模型 [python] view plain copy# -*- coding: utf-8 -*- import gensim _author__ = 'Lust' # read the news # Chinese text segmentation(use jieba) # add it to zhiwiki_news def my_function(): model = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format(＂wiki.en.text.vector＂, binary=False) model.most_similar(＂man＂) model.similarity(＂woman＂, ＂girl＂) if __name__ == '__main__': my_function()

word2vec训练词向量要运行多久

机器内存不够。

这个程序很吃内存。

我也是这样。

增加了个内存条。

刚用wiki的中文语料训练完，用的是gensim，据说比C的版本快。

服务器单机跑CPU核心数个线程，跑了35分钟，不长。

这个用macPro(4 core 16G)跑，也大概是半个小时。

用wiki英文语料训练的用时较长，约7小时。

Word2vec的词聚类结果与LDA的主题词聚类结果,有什么不同

展开全部 2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。

首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。

随着深度学习（Deep Learning）在自然语言处理中应用的普及，很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。

其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。

另外需要强调的一点是，word2vec是一个计算word vector的开源工具。

当我们在说word2vec算法或模型的时候，其实指的是其背后用于计算word vector的CBoW模型和Skip-gram模型。

很多人以为word2vec指的是一个算法或模型，这也是一种谬误。

接下来，本文将从统计语言模型出发，尽可能详细地介绍word2vec工具背后的算法模型的来龙去脉。

详情：网页链接...

word2vec两次训练出来的词向量模型一样吗

对数的性质及推导 用^表示乘方，用log(a)(b)表示以a为底，b的对数 *表示乘号，/表示除号 定义式： 若a^n=b(a>0且a≠1) 则n=log(a)(b) 基本性质： 1.a^(log(a)(b))=b 2.log(a)(MN)=log(a)(M)+log(a)(N); 3.log(a)(M/N)=log(a)(M)-log(a)(N); 4.log(a)(M^n)=nlog(a)(M)...

如何使用word2vec来分类

FC——文件比较命令 1.功能：比较文件的异同，并列出差异处。

2.类型：外部命令 3.格式：FC[盘符：][路径名]〈文件名〉[盘符：][路径名][文件名][/A][/B][/C][/N] 4.使用说明： （1）选用/A参数，为ASCII码比较模式； （2）选用/B参数，为二进制比较模式； （3）选用/C参数，将大小写字符看成是相同的字符。

（4）选用/N参数，在ASCII码比较方式下，显示相异处的行号。

不好意思，我还没有达到那个层次

转载请注明出处51数据库 » gensim word2vec npy