使用Word2Vec保存模型的不同方法

最新推荐文章于 2024-11-25 11:15:51 发布

bug_code702

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文章标签： word2vec 人工智能机器学习机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bug_code702/article/details/133152979

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本文探讨了Word2Vec模型的保存方法，包括保存为二进制文件、文本文件和KeyedVectors对象，分析了各自的特点和适用场景。通过示例代码展示了如何进行保存和加载，以备后续使用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Word2Vec是一种用于将单词表示为向量的流行技术，它可以捕捉到单词之间的语义关系。在使用Word2Vec训练模型后，我们希望能够保存模型以供以后使用。本文将介绍几种常见的保存Word2Vec模型的方法，并提供相应的源代码示例。

保存为二进制文件

将Word2Vec模型保存为二进制文件是一种常见的方法。这种方式可以方便地加载和重用模型，但不适合进行模型修改或查看模型的详细结构。

from gensim.models import Word2Vec

# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=

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word2vec三种保存模型方式

weixin_43178406的博客

06-13

1561

本文主要介绍了word2vec三种保存模型方式，希望能对学习word2vec的同学有所帮助。文章目录 1. model.save() 2. 二进制 3. numpy保存

Word2Vec模型的三种保存方式

YovcGit的博客

09-26

199

通过以上三种保存方式，我们可以根据需要选择适合的方式来保存Word2Vec模型，并在后续任务中灵活加载和应用。希望本文能够为你提供有关Word2Vec模型保存的相关信息和示例代码。Word2Vec是一种广泛应用于自然语言处理任务的词嵌入技术，通过将单词表示为连续向量来捕捉语义信息。在使用Word2Vec模型时，我们经常需要将训练好的模型保存下来以备后续使用。本文将介绍Word2Vec模型的三种保存方式，并附上相应的源代码示例。

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中文维基百科语料库 & 训练好的Word2vec模型

weixin_52492249的博客

05-15

6147

选取wiki中文语料，并使用python完成Word2vec模型，文件共14G,根据需要下载原始语料库：zhwiki-latest-pages-articles.xml XML的Wiki数据转换为text格式：wiki.zh.txt 中文繁体转换为简体文件：wiki.zh.simp.txt jieba分词后：wiki.zh.simp.seg.txt Word2vec模型（4个文件）：wiki.zh.text.model、wiki.zh.text.model.syn1neg、wiki.zh.text.mo

Word2Vec的使用，一些思考，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型

hahaha_1112的博客

06-30

4603

Word2Vec的使用，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型

【深度学习】利用Java DL4J训练中文版的Word2Vec模型

11-25

4864

Word2Vec 是一种基于神经网络的词向量模型，它主要有两种架构：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和 Skip-gram。语义空间映射Word2Vec的一个关键作用是将单词映射到低维语义空间中的向量。在这个语义空间里，单词的语义关系通过向量之间的距离和方向来体现。例如，“国王”和“王后”这两个词在语义上有紧密的关联，它们在Word2Vec生成的向量空间中的距离会比“国王”和“汽车”更近。这种向量表示能够让计算机以一种数学上可计算的方式来理解单词之间的语义相似性。

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605

【代码】Gensim中word2vec的三种保存模型的方式。

word2vec的三种保存方法（包括二进制的保存方法）

lrt366的博客

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1.以model.save()方法保存词向量保存词向量 ''' import gensim model = gensim.models.Word2Vec(documents, size=300) model.train(documents, total_examples=len(documents), epochs=10) model.save("../input/Word2vec.w2v")...

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通过wiki生成word2vec模型的例子，使用的中文 wiki资料

word2vec模型保存并载入

jidushanzhu的博客

05-08

1201

word2vec模型代码来自https://github.com/eecrazy/word2vec_chinese_annotation/blob/master/cbow.py。模型保存并载入参考https://blog.youkuaiyun.com/thriving_fcl/article/details/71423039 两个问题，模型保存有问题，保存模型中不存在train_dataset和trai...

gensim word2vec把训练好的模型保存成txt

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调gensim库，word2vec模型的保存和加载

花开流年

09-22

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一、模型的保存模型保存可以有很多种格式，根据格式的不同可以分为2种，一种是保存为.model的文件，一种是非.model文件的保存。我常用的保存格式是.model和.vector直接上代码和结果： 1、保存为model文件 #数据的读入 file=open('opos.txt') ops=[] for line in file.readlines(): # print(line) curLine=line.strip().split(" ") # float

基于 Gensim 的 Word2Vec 实践

JohnSon

01-24

1万+

Word2Vec 基于 Gensim 的 Word2Vec 实践，从属于笔者的程序猿的数据科学与机器学习实战手册，代码参考gensim.ipynb。推荐前置阅读Python语法速览与机器学习开发环境搭建，Scikit-Learn 备忘录。 Word2Vec Tutorial Getting Started with Word2Vec and GloVe

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01-18

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一、word2vec的原理就不介绍原理可以参考码农场介绍：http://www.hankcs.com/nlp/word-vector-representations-word2vec.html 二、 gensim的介绍与使用 1. gensim安装 gensim是一个很好用的Python NLP的包，不光可以用于使用word2vec，还有很多其他的API可以用。安装gensim是很容...

【word2vec】之训练模型结果的结构探究模型改造 python gensim

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word2vec的安装，应用帖子好多，那如果想在训练的结果，也就是得到的向量上做点儿文章，该如何呢下面来说说word2vec（python的gensim包）训练得到的模型，以及得到的向量是什么样子的因为python训练得到的结果是二进制的，说白了就是乱码，现在既然想得到整个结果，该怎么弄呢。其实好多事情直接看源码就能得到。之前试图找api或者小伙伴的帖子，想看看

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一、.model格式模型的导出与载入 from gensim.models import word2vec # 训练模型并导出 sentences = list(word2vec.LineSentence('./question_corcus.txt')) model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=1) model.save('./question.model') print(model) 输出：Word2Vec(vocab=59, size=100, a

Gensim Word2vec 模型的训练和保存

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08-06

1701

模型保存在使用Word2vec 进行模型保存的时候，有两种保存方法：加载保存的模型，如果再训练，会更新原来模型的向量，例如，原始的模型有预料你好，将这个模型保存后，加载后新的预料里也有你好，那么下面的形式将会更新你好的Embedding from gensim.models import Word2Vec # 假设已经有了一个模型叫 model model.wv.save(file_path) 对应的加载方法： model = Word2Vec.load(file_path) # 接下来整理一