Python中gensim库word2vec的使用

Python中gensim库word2vec的使用：

pip install gensim安装好库后，即可导入使用：

1、训练模型定义

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1. from gensim.models import Word2Vec  
2. model = Word2Vec(sentences, sg=1, size=100,  window=5,  min_count=5,  negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=4)  

参数解释：

1.sg=1是skip-gram算法，对低频词敏感；默认sg=0为CBOW算法。

2.size是输出词向量的维数，值太小会导致词映射因为冲突而影响结果，值太大则会耗内存并使算法计算变慢，一般值取为100到200之间。

3.window是句子中当前词与目标词之间的最大距离，3表示在目标词前看3-b个词，后面看b个词（b在0-3之间随机）。

4.min_count是对词进行过滤，频率小于min-count的单词则会被忽视，默认值为5。

5.negative和sample可根据训练结果进行微调，sample表示更高频率的词被随机下采样到所设置的阈值，默认值为1e-3。

6.hs=1表示层级softmax将会被使用，默认hs=0且negative不为0，则负采样将会被选择使用。

7.workers控制训练的并行，此参数只有在安装了Cpython后才有效，否则只能使用单核。

详细参数说明可查看word2vec源代码。

2、训练后的模型保存与加载

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1. model.save(fname)  
2. model = Word2Vec.load(fname)  

3、模型使用（词语相似度计算等）

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1. model.most_similar(positive=["woman", "king"], negative=["man"])  
2. #输出[("queen", 0.50882536), ...]  
3.   
4. model.doesnt_match("breakfast cereal dinner lunch".split())  
5. #输出"cereal"  
6.   
7. model.similarity("woman", "man")  
8. #输出0.73723527  
9.   
10. model["computer"]  # raw numpy vector of a word  
11. #输出array([-0.00449447, -0.00310097,  0.02421786, ...], dtype=float32)  

其它内容不再赘述，详细请参考gensim的word2vec的官方说明，里面讲的很详细。