python中word2vec如何训练

本文介绍了如何在Python的Gensim库中使用Word2vec进行训练,详细解析了模型参数,并提供了核心代码示例。重点讨论了训练方法(skip-gram与CBOW)、词向量维度、词频阈值和并行计算等关键参数的设定。对于大规模数据,skip-gram通常表现更优。最后,提及了模型的使用方法,但具体内容有待后续补充。

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python中word2vec用法

在这里插入图片描述Gensim Word2vec 使用一个句子序列作为其输入,每个句子包含一个单词列表。的。它的参数解释如上所述:
class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None, corpus_file=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, ns_exponent=0.75, cbow_mean=1, hashfxn=, iter=5, null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000, compute_loss=False, callbacks=(), max_final_vocab=None)¶
官方网址

核心代码:

// An highlighted block
start = time.time()
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