Gensim 中 word2vec 函数的使用

Gensim 是我比较常用的一个 NLP 工具包，特别是其中的 word2vec 模块，它的具体 API 如下：

class gensim.models.word2vec.Word2Vec(
            sentences=None, 
            size=100, 
            alpha=0.025, 
            window=5, 
            min_count=5, 
            max_vocab_size=None, 
            sample=0.001, 
            seed=1, 
            workers=3, 
            min_alpha=0.0001, 
            sg=0, 
            hs=0, 
            negative=5, 
            cbow_mean=1, 
            hashfxn=<built-in function hash>, 
            iter=5, 
            null_word=0, 
            trim_rule=None, 
            sorted_vocab=1, 
            batch_words=10000, 
            compute_loss=False)

模型创建

Gensim 中 word2vec 模型的输入是经过分词的句子列表，即是某个二位数组。但由于中文没有像英文那么自带天然的分词，所有这里我们简单采用 jieba 来进行分词处理。

# 引入 word2vec
from gensim.models import word2vec
 
# 引入日志配置
import logging
 
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
 
# 引入分词工具
import jieba
 
# 引入数据集
raw_sentences = ["但由于中文没有像英文那么自带天然的分词","所以我们第一步采用分词"]
 
# 切分词汇
sentences = []
for s in raw_sentences:
    tmp = []
    for item in jieba.cut(s):
        tmp.append(item)
    sentences.append(tmp)
# print(sentences)
# 构建模型
model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=1)
 
# 进行词向量输出
model['中文']

但这种方法在数据集比较大的情况下会占用大量的 RAM，Gensim 本身只是要求能够迭代的有序句子列表，因此在工程实践中我们可以使用一些自定义的生成器，只在内存中保存单条语句，并且在导入内存之前进行分词操作。

Word2Vec 参数

• sentences: 可以是一个 list，对于大型的预料集，我们建议使用