word2vec模型原理（附python实现代码）_wore2vec模型原理

附python实现代码

模型训练

import logging
import gensim
from gensim.models import word2vec
# 设置输出日志
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
# 直接用gemsim提供的API去读取txt文件，读取文件的API有LineSentence 和 Text8Corpus, PathLineSentences等。
sentences = word2vec.LineSentence("F:/数据集/微博新闻数据集/result.txt")
# 训练模型，词向量的长度设置为200， 迭代次数为8，采用skip-gram模型，模型保存为bin格式
model = gensim.models.Word2Vec(sentences, size=200, sg=1, iter=8)  
model.wv.save_word2vec_format("./word2Vec" + ".bin", binary=True) 

打印日志（部分截图），完成迭代