使用word2vec的几种方法

使用word2vec的几种方法

先导入可能用到的包


from gensim.models import Word2Vec import gensim.models.word2vec as w2v
第一种：语料放在文件里面，这个语料是先要分好词的


source_code_path = '../data/sourceData/word2vecFile.txt' sentences =
w2v.LineSentence(source_code_path) model = Word2Vec(sentences,size=300,window=5,
min_count=1,workers=2) print(model.similarity('广告','广东')) #查看 两个词的相似度 print
(model.wv['广告']) # 查看这个词的 词向量 print(model.most_similar('广告')) # 查看和 这个词最相关的几个词
第二种：语料库是一个list


sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]] model =
Word2Vec(sentences,size=300,window=5,min_count=1,workers=2) print
(model.similarity('cat','dog')) print(model.wv['cat']) print(model.most_similar(
'cat'))

• « 上一篇：链式法则
• » 下一篇：【前端】重排和重绘