NLP:Gensim库之word2vec

Posted hunttown

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了NLP:Gensim库之word2vec相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF,LSA,LDA,和word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务的API接口。

1、实现类

class gensim.models.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)

 

2、方法:

(1)gensim.models.Word2Vec.similarity(w1, w2):计算两个单词之间的余弦相似度。

>>> trained_model.similarity(woman, man)
0.73723527

>>> trained_model.similarity(woman, woman)
1.0

 

 

附、参数说明:

sentences: 可以是一个list,对于大语料集,建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或lineSentence构建。
size: 是指特征向量的维度,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: 学习速率
window: 表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少。5表示每个词考虑前5个词与后5个词。
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negativesamping,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。
iter: 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:  

 

以上是关于NLP:Gensim库之word2vec的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

02-NLP-gensim中文处理案例

自然语言处理之使用gensim.Word2Vec训练词向量进行词义消歧

NLP实战 | 使用《人民的名义》的小说原文训练一个word2vec模型

用gensim学习word2vec

Python gensim库word2vec的使用

gensim中的word2vec