第三部分 对象函数
八 word2vec对象函数
该对象本质上包含单词和嵌入之间的映射。训练后，可以直接使用它以各种方式查询这些嵌入。有关示例，请参阅模块级别文档字符串。
类型
1） add_lifecycle_event(event_name , log_level=20 , **event)
将事件附加到该对象的生命周期事件属性中，还可以选择在log_level记录该事件。
事件是对象生命周期中的重要时刻，例如"模型创建"、"模型保存"、"模型加载"等。
Lifecycle_events属性在对象 和操作之间保持不变。它对模型的使用没有影响，但在调试和支持过程中很有用。save()load()
设置self.lifecycle_events = None以禁用此行为。调用add_lifecycle_event() 不会将事件记录到self.lifecycle_events中。
参数：
-
event_name ( str ) -- 事件的名称。可以是任何标签，例如"创建"、"存储"等。
-
事件 （字典）--
要附加到self.lifecycle_events 的键值映射。应该是 JSON 可序列化的，所以保持简单。可以为空。
此方法会自动将以下键值添加到event，因此您不必指定它们：
-
日期时间：当前日期和时间
-
gensim：当前的 Gensim 版本
-
python : 当前的Python版本
-
平台：当前平台
-
事件：此事件的名称
-
-
log_level ( int ) -- 还以指定的日志级别记录完整的事件字典。设置为 False 则根本不记录。
2）add_null_word()
3）build_vocab(
corpus_iterable=None,
corpus_file=None , update=False,
progress_per=10000,
keep_raw_vocab=False,
trim_rule=None,
**kwargs)
从一系列句子构建词汇（可以是一次性生成器流）。
参数
-
corpus_iterable ( iterable of list of str ) -- 可以只是标记列表的列表，但对于较大的语料库，请考虑直接从磁盘/网络流式传输句子的迭代。有关此类示例，请参阅BrownCorpus,Text8Corpus 或LineSentencemodule 。
-
corpus_file ( str , 可选 ) -- 格式的语料库文件的路径LineSentence。您可以使用此参数而不是句子来提高性能。仅需要传递句子或 corpus_file参数之一（而不是两者）。
-
update ( *bool ) -- 如果为 true，*句子中的新单词将添加到模型的词汇表中。
-
Progress_per ( int , 可选) -- 指示在显示/更新进度之前要处理多少个单词。
-
keep_raw_vocab ( bool , 可选) -- 如果为 False，则在缩放完成以释放 RAM 后将删除原始词汇。
-
trim_rule (function , optional) -
词汇表修剪规则，指定某些单词是否应保留在词汇表中、被修剪掉或使用默认值进行处理（如果字数 < min_count 则丢弃）。可以是 None （将使用 min_count，请查看），或者是接受参数（word、count、min_count）并返回、或 的keep_vocab_item()可调用函数 。该规则（如果给定）仅用于在当前方法调用期间修剪词汇，并且不存储为模型的一部分。
gensim.utils.RULE_DISCARD``gensim.utils.RULE_KEEP``gensim.utils.RULE_DEFAULT输入参数有以下几种类型：
-
word (str) - 我们正在检查的单词
-
count (int) - 语料库中单词的频率计数
-
min_count (int) - 最小计数阈值。
-
-
**kwargs ( object ) -- 传播到self.prepare_vocab 的关键字参数。
4）build_vocab_from_freq(
word_freq , keep_raw_vocab=False,
corpus_count=None,
trim_rule=None,
update=False)
从词频词典中构建词汇表。
参数
-
word_freq ( dict of ( str , int ) ) -- 从词汇表中的单词到其频率计数的映射。
-
keep_raw_vocab ( bool , 可选) -- 如果为 False，则在缩放完成后删除原始词汇以释放 RAM。
-
corpus_count ( int , 可选) -- 即使没有提供语料库，此参数也可以显式设置 corpus_count。
-
修剪规则 （函数 ， 可选）-
词汇表修剪规则，指定某些单词是否应保留在词汇表中、被修剪掉或使用默认值进行处理（如果字数 < min_count 则丢弃）。可以是 None （将使用 min_count，请查看），或者是接受参数（word、count、min_count）并返回、或 的keep_vocab_item()可调用函数 。该规则（如果给定）仅用于在当前方法调用期间修剪词汇，并且不存储为模型的一部分。
gensim.utils.RULE_DISCARD``gensim.utils.RULE_KEEP``gensim.utils.RULE_DEFAULT输入参数有以下几种类型：
-
word (str) - 我们正在检查的单词
-
count (int) - 语料库中单词的频率计数
-
min_count (int) - 最小计数阈值。
-
-
update ( bool , 可选) -- 如果为 true，则word_freq字典中提供的新单词将被添加到模型的词汇中。
5）create_binary_tree()
创建二叉树( )
使用存储的词汇字数创建二叉霍夫曼树。频繁出现的单词将具有较短的二进制代码。从 内部调用build_vocab()。
估计内存（vocab_size =无 ，报告=无）
使用当前设置和提供的词汇量估计模型所需的内存。
参数
-
vocab_size ( int , 可选) -- 词汇表中唯一标记的数量
-
report ( dict of ( str , int ) , 可选) -- 从模型内存消耗成员的字符串表示形式到其大小（以字节为单位）的字典。
返回
从模型内存消耗成员的字符串表示形式到其大小（以字节为单位）的字典。
返回类型
(str, int) 的字典
6）get_latest_training_loss()
获取训练损失的当前值。
返回
当前训练损失。
返回类型
浮点
7）init_sims（replace=False）
预先计算 L2 标准化向量。已过时。
如果您需要某个键的单个单位归一化向量，请 get_vector()改为调用： 。word2vec_model.wv.get_vector(key, norm=True)
要在执行一些非典型带外矢量篡改后刷新规范，请改为调用:meth:`~gensim.models.keyedvectors.KeyedVectors.fill_norms()。
参数
Replace ( bool ) -- 如果为 True，则忘记原始训练向量并仅保留标准化向量。如果您这样做，您就会丢失信息。
8）init_weights()
将所有投影权重重置为初始（未训练）状态，但保留现有词汇表。
9）classmethod load(*args , rethrow=False , **kwargs)**
加载以前保存的Word2Vec模型。
也可以看看
保存模型。
参数
fname ( str ) -- 保存文件的路径。
退货
已加载模型。
返回类型
10）make_cum_table(domain=2147483647)
使用存储的词汇字数创建累积分布表，以便在负采样训练例程中绘制随机单词。
要绘制单词索引，请选择一个随机整数，直到表中的最大值 (cum_table[-1])，然后找到该整数的排序插入点（就像通过 bisect_left 或 ndarray.searchsorted( )一样）。该插入点是绘制的索引，其按比例等于该槽处的增量。
11）predict_output_word(context_words_list , topn=10)
获取给定上下文单词的中心单词的概率分布。
请注意，即使在 SG 模型中，这也会执行 CBOW 式的传播，并且不会像训练中那样对周围的单词进行加权------因此，这只是使用经过训练的模型作为预测器的一种粗略方法。
参数
-
context_words_list ( list of ( str 和/或 int ) ) -- 上下文单词列表，可能是单词本身 (str) 或其在self.wv.vectors (int) 中的索引。
-
topn ( int , 可选) -- 返回topn单词及其概率。
return
topn长度的（单词，概率）元组列表。
返回类型
(str, float) 列表
12）prepare_vocab(
update=False,
keep_raw_vocab=False,
trim_rule=None,
min_count=None,
sample=None,
dry_run=False)
对min_count（丢弃频率较低的单词）和样本（控制频率较高的单词的下采样）应用词汇设置。
使用dry_run=True进行调用只会模拟提供的设置并报告保留词汇的大小、有效语料库长度和估计的内存需求。结果均通过日志记录打印并以字典形式返回。
缩放完成后删除原始词汇以释放 RAM，除非设置了keep_raw_vocab 。
13）prepare_weights(update=False)
根据最终词汇设置构建表格和模型权重。
14）reset_from(other_model)
从other_model借用可共享的预构建结构并重置隐藏层权重。
复制的结构是：
-
词汇
-
索引到词映射
-
累积频率表（用于负采样）
-
缓存语料库长度
在同一语料库上并行测试多个模型时非常有用。然而，由于模型共享除向量之外的所有词汇相关结构，因此两个模型都不应该扩展其词汇量（这可能会使另一个模型处于不一致、损坏的状态）。而且，对每个单词"vecattr"的任何更改都会影响这两个模型。
参数
15）other_model ( Word2Vec) -- 从中复制内部结构的另一个模型。
16）save(*args , **kwargs)
保存（* args ，** kwargs）
保存模型。可以使用 再次加载保存的模型load()，它支持在线训练和获取词汇向量。
参数
fname ( str ) -- 文件的路径。
17）scan_vocab(
corpus_iterable=None,
corpus_file=None,
progress_per=10000,
workers=None,
trim_rule=None)
18）score(
sentences,
total_sentences=1000000,
chunksize=100,
queue_factor=2,
report_delay=1)
对一系列句子的对数概率进行评分。这不会以任何方式改变拟合模型（参见train()参考资料）。
Gensim 目前仅实现了分层 softmax 方案的分数，因此您需要在hs=1和negative=0的情况下运行 word2vec 才能正常工作。
请注意，您应该指定total_sentences；如果你要求得分超过这个数量的句子，你就会遇到问题，但将值设置得太高是低效的。
请参阅Matt Taddy 的文章："通过分布式语言表示反转进行文档分类"和 gensim 演示，了解如何在文档分类中使用此类分数的示例。
参数
-
Sentences ( iterable of list of str ) -- Sentences iterable 可以简单地是 token 列表的列表，但对于较大的语料库，请考虑直接从磁盘/网络流式传输句子的 iterable。请参阅BrownCorpus、Text8Corpus 或模块LineSentence中的word2vec此类示例。
-
Total_sentences ( int , 可选) -- 句子计数。
-
chunksize ( int , 可选) -- 作业的块大小
-
queue_factor ( int , 可选) -- 队列大小的乘数（工作人员数量 * queue_factor）。
-
report_delay ( float , 可选) -- 报告进度之前等待的秒数。
19 seeded_vector(seed_string , vector_size)
20）
train(corpus_iterable=None , corpus_file=None , total_examples=None , total_words=None , epochs=None , start_alpha=None , end_alpha=None , word_count=0 , queue_factor=2 , report_delay=1.0 , compute_loss=False , callbacks=() , **kwargs)
根据句子序列更新模型的神经权重。
注意：
为了支持从（初始） alpha到min_alpha的线性学习率衰减以及准确的进度百分比记录，必须 提供total_examples（句子计数）或total_words（句子中的原始单词计数） 。如果句子与之前提供的语料库相同，则可以简单地使用total_examples=self.corpus_count。build_vocab()
警告
为了避免模型自身进行多次训练的能力出现常见错误，必须 提供明确的epochs参数。在常见且推荐的仅调用一次的情况下，您可以设置epochs=self.epochs。train()
参数
-
corpus_iterable ( str 列表的可迭代) --
它
corpus_iterable可以是简单的标记列表列表，但对于较大的语料库，请考虑直接从磁盘/网络流式传输句子的迭代，以限制 RAM 使用。请参阅BrownCorpus、Text8Corpus 或模块LineSentence中的word2vec此类示例。另请参阅有关 Python 中的数据流的教程。 -
corpus_file ( str , 可选 ) -- 格式的语料库文件的路径LineSentence。您可以使用此参数而不是句子来提高性能。仅需要传递句子或 corpus_file参数之一（而不是两者）。
-
Total_examples ( int ) -- 句子计数。
-
Total_words ( int ) -- 句子中原始单词的计数。
-
epochs ( int ) -- 语料库的迭代次数（epoch）。
-
start_alpha ( float , 可选) -- 初始学习率。如果提供，则替换构造函数中的起始alpha，以调用"train()"。仅当您想要自己管理 alpha 学习率时多次调用train()时才使用（不推荐）。
-
end_alpha ( float , 可选) -- 最终学习率。从start_alpha线性下降。如果提供的话，这将替换构造函数中的最终min_alpha，对于这一次对train()的调用。仅当您想要自己管理 alpha 学习率时多次调用train()时才使用（不推荐）。
-
word_count ( int , 可选) -- 已训练的单词计数。对于对句子中所有单词进行训练的通常情况，将其设置为 0。
-
queue_factor ( int , 可选) -- 队列大小的乘数（工作人员数量 * queue_factor）。
-
report_delay ( float , 可选) -- 报告进度之前等待的秒数。
-
compute_loss ( bool , 可选 ) -- 如果为 True，则计算并存储可以使用 检索的损失值 get_latest_training_loss()。
-
callback （可迭代CallbackAny2Vec，可选）- 在训练期间的特定阶段执行的回调序列。
例子
\>\>\>from gensim.models import Word2Vec
\>\>\>sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]]
>>>
\>\>\>model = Word2Vec(min_count=1)
\>\>\>model.build_vocab(sentences) # prepare the model vocabulary
\>\>\>model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs) # train word vectors
(1, 30)21) update_weights()
复制所有现有权重，并重置新添加词汇的权重。
九、classgensim.models.word2vec.Word2VecTrainables
classgensim.models.word2vec.Word2Vect
基类：SaveLoad
现在保留过时的类作为加载兼容性状态捕获。
1） add_lifecycle_event ( event_name ,log_level = 20 ,**evnt)
将事件附加到该对象的生命周期事件属性中，还可以选择在log_level记录该事件。
事件是对象生命周期中的重要时刻，例如"模型创建"、"模型保存"、"模型加载"等。
Lifecycle_events属性在对象 和操作之间保持不变。它对模型的使用没有影响，但在调试和支持过程中很有用。save()load()
设置self.lifecycle_events = None以禁用此行为。调用add_lifecycle_event() 不会将事件记录到self.lifecycle_events中。
参数
-
event_name ( str ) -- 事件的名称。可以是任何标签，例如"创建"、"存储"等。
-
event （字典）--要附加到self.lifecycle_events 的键值映射。应该是 JSON 可序列化的，所以保持简单。可以为空。
此方法会自动将以下键值添加到event，因此您不必指定它们：
-
日期时间：当前日期和时间
-
gensim：当前的 Gensim 版本
-
python : 当前的Python版本
-
平台：当前平台
-
事件：此事件的名称
-
-
log_level ( int ) -- 还以指定的日志级别记录完整的事件字典。设置为 False 则根本不记录。
类方法 加载（fname ，mmap = None）
save()从文件中加载先前保存的对象。
参数
-
fname ( str ) -- 包含所需对象的文件的路径。
-
mmap ( str , 可选 ) -- 内存映射选项。如果对象是用单独存储的大型数组保存的，则可以使用mmap='r' 通过 mmap（共享内存）加载这些数组。如果正在加载的文件是压缩的（".gz"或".bz2"），则 必须设置"mmap=None"。
也可以看看
将对象保存到文件。
退货
从fname加载的对象。
返回类型
目的
提高
AttributeError -- 当调用对象实例而不是类时（这是一个类方法）。
保存（fname_or_handle ，单独= None ，sep_limit = 10485760 ，ignore = freezeset({}) ，pickle_protocol = 4）
将对象保存到文件中。
参数
-
fname_or_handle ( str 或 file-like ) -- 输出文件或已打开的类文件对象的路径。如果对象是文件句柄，则不会执行特殊的数组处理，所有属性将保存到同一个文件中。
-
单独 （ str或 None 列表 ， 可选） --
如果为 None，则自动检测正在存储的对象中的大型 numpy/scipy.sparse 数组，并将它们存储到单独的文件中。这可以防止大对象的内存错误，并且还允许对 大数组进行内存映射，以便在多个进程之间高效加载和共享 RAM 中的大数组。
如果是 str 列表：将这些属性存储到单独的文件中。在这种情况下，不执行自动尺寸检查。
-
sep_limit ( int , 可选) -- 不要单独存储小于此值的数组。以字节为单位。
-
ignore ( fredset of str , 可选) -- 根本不应该存储的属性。
-
pickle_protocol ( int , 可选) -- pickle 的协议号。
也可以看看
从文件加载对象。
classgensim.models.word2vec。Word2VecVocab
基地：SaveLoad
现在保留过时的类作为加载兼容性状态捕获。
add_lifecycle_event ( event_name ,log_level = 20 ,**事件)
将事件附加到该对象的生命周期事件属性中，还可以选择在log_level记录该事件。
事件是对象生命周期中的重要时刻，例如"模型创建"、"模型保存"、"模型加载"等。
Lifecycle_events属性在对象 和操作之间保持不变。它对模型的使用没有影响，但在调试和支持过程中很有用。save()load()
设置self.lifecycle_events = None以禁用此行为。调用add_lifecycle_event() 不会将事件记录到self.lifecycle_events中。
参数
-
event_name ( str ) -- 事件的名称。可以是任何标签，例如"创建"、"存储"等。
-
事件 （字典）--
要附加到self.lifecycle_events 的键值映射。应该是 JSON 可序列化的，所以保持简单。可以为空。
此方法会自动将以下键值添加到event，因此您不必指定它们：
-
日期时间：当前日期和时间
-
gensim：当前的 Gensim 版本
-
python : 当前的Python版本
-
平台：当前平台
-
事件：此事件的名称
-
-
log_level ( int ) -- 还以指定的日志级别记录完整的事件字典。设置为 False 则根本不记录。
类方法 加载（fname ，mmap = None）
save()从文件中加载先前保存的对象。
参数
-
fname ( str ) -- 包含所需对象的文件的路径。
-
mmap ( str , 可选 ) -- 内存映射选项。如果对象是用单独存储的大型数组保存的，则可以使用mmap='r' 通过 mmap（共享内存）加载这些数组。如果正在加载的文件是压缩的（".gz"或".bz2"），则 必须设置"mmap=None"。
也可以看看
将对象保存到文件。
退货
从fname加载的对象。
返回类型
目的
提高
AttributeError -- 当调用对象实例而不是类时（这是一个类方法）。
save（fname_or_handle ，单独= None ，sep_limit = 10485760 ，ignore = freezeset({}) ，pickle_protocol = 4）
将对象保存到文件中。
参数
-
fname_or_handle ( str 或 file-like ) -- 输出文件或已打开的类文件对象的路径。如果对象是文件句柄，则不会执行特殊的数组处理，所有属性将保存到同一个文件中。
-
单独 （ str或 None 列表 ， 可选） --
如果为 None，则自动检测正在存储的对象中的大型 numpy/scipy.sparse 数组，并将它们存储到单独的文件中。这可以防止大对象的内存错误，并且还允许对 大数组进行内存映射，以便在多个进程之间高效加载和共享 RAM 中的大数组。
如果是 str 列表：将这些属性存储到单独的文件中。在这种情况下，不执行自动尺寸检查。
-
sep_limit ( int , 可选) -- 不要单独存储小于此值的数组。以字节为单位。
-
ignore ( fredset of str , 可选) -- 根本不应该存储的属性。
-
pickle_protocol ( int , 可选) -- pickle 的协议号。
也可以看看