概述

word2vec是按句子来处理的Sentences(句子们)

使用示例

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from gensim.models import Word2Vec
#sentences 是二维的向量，这个就是要用的语料库（庞大的语料库文件在第四节说明使用方法）
sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]]

#进行模型训练
model = Word2Vec(sentences,vector_size = 20, window = 2 , min_count = 1, epochs=7, negative=10,sg=1)
print("cat的词向量：\n",model.wv.get_vector('cat'))
print("\n和"cat"相关性最高的前20个词语：")
print(model.wv.most_similar('cat', topn = 5))# 与孔明最相关的前20个词语

模型的保存与使用

在上一步使用示例之后，对模型进行保存和使用：

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# 模型的保存与加载
model.save("word2vec.model")
#这种情况存储下来可以继续训练
model = Word2Vec.load("word2vec.model")
#只存储词向量，是key:vector的形式，无法继续训练.binary表示是否是二进制文件
model.wv.save_word2vec_format("dic_model.model",binary = False)
# 如果需要添加新的语料，则需要进行更新词库==>model.build_vocab(LineSentence(sentence_file（新的语料）),update=True)
# 但是注意，如果新增的词的数量少于训练时的min_count,就查不到对应的向量
model.build_vocab([["hello", "world"]],update=True)
# 模型继续增加语料进行训练,total_examples：句子数；epochs：迭代次数
model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1)
print("cat的词向量：\n",model.wv.get_vector('cat'))

训练参数详解（原链接）

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 classgensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None, corpus_file=None, vector_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, ns_exponent=0.75, cbow_mean=1, hashfxn=<built-in function hash>, epochs=5, null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000, compute_loss=False, callbacks=(), comment=None, max_final_vocab=None, shrink_windows=True)

sentences 可以是一个list，对于大语料集，建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或lineSentence构建。

vector_size word向量的维度，默认为100。大的size需要更多的训练数据，但是效果会更好。推荐值为几十到几百。

alpha 学习率

window 表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少。

min_count 可以对字典做截断。词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉，默认值为5。

max_vocab_size 设置词向量构建期间的RAM限制。如果所有独立单词个数超过这个，则就消除掉其中最不频繁的一个。每一千万个单词需要大约1GB的RAM。设置成None则没有限制。

sample 高频词汇的随机降采样的配置阈值，默认为1e-3，范围是(0，1e-5) seed 用于随机数发生器。与初始化词向量有关。

workers 参数控制训练的并行数。 sg 用于设置训练算法，默认为0，对应CBOW算法；sg=1则采用skip-gram算法。

hs 如果为1则会采用hierarchica·softmax技巧。如果设置为0（default），则negative

sampling会被使用。 negative 如果>0，则会采用negative samping，用于设置多少个noise words。

cbow_mean 如果为0，则采用上下文词向量的和，如果为1（default）则采用均值。只有使用CBOW的时候才起作用。

hashfxn hash函数来初始化权重。默认使用python的hash函数。 epochs 迭代次数，默认为5。

trim_rule 用于设置词汇表的整理规则，指定那些单词要留下，哪些要被删除。可以设置为None（min_count会被使用）或者一个接受()并返回RULE_DISCARD，utils。RULE_KEEP或者utils。RULE_DEFAULT的函数。

sorted_vocab 如果为1（default），则在分配word index 的时候会先对单词基于频率降序排序。

batch_words 每一批的传递给线程的单词的数量，默认为10000

min_alpha 随着训练的进行，学习率线性下降到min_alpha

语料库训练

使用自建语料库进行训练时，代码示例如下：

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model = Word2Vec(LineSentence(open('corpus.txt', 'r',encoding = 'utf8')),vector_size = 20, window = 2 , min_count = 2, epochs=7, negative=10,sg=1)

其中，corput.txt是自己制作的预料库，LinSentence 函数在使用之前需要对待处理的文本数据进行分词（使用jieba库，使用可参考链接），并以空格分隔；函数在运行时，按行读取已经以空格分隔的文档。文档格式如图：

使用已有语料库 可以是：BrownCorpus和Test8Corpus

genism word2vec方法

文章目录

概述

使用示例

模型的保存与使用

训练参数详解（原链接）

语料库训练