python gensim[word2vec & doc2vec]基本操作_"model.train([[\"hello\", \"world\"]], total_examp

作者：我家自动化 | 2024-04-03 02:19:33

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"model.train([[\"hello\", \"world\"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)"

gemsim[word2vec & doc2vec]

官方文档：https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html
https://rare-technologies.com/word2vec-tutorial/.
gensim介绍:python NLP的包
gensim包依赖于numpy包和scipy包，即需要先安装numpy和scipy，再安装gensim

【word2vec】
# 参考https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html
from gensim.test.utils import common_texts, get_tmpfile # common_texts表示gensim包自带的可训练数据
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models import KeyedVectors
from gensim.test.utils import datapath

path = get_tmpfile("word2vec.model")
model = Word2Vec(common_texts, size=100, window=5, min_count=1, workers=4) # word2vec中最重要的一条语句, size表示维数
model.save("word2vec.model") # 【保存】模型

model = Word2Vec.load("word2vec.model") # 【加载（方式1）】模型(需要继续训练时)
model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epoc

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