gensim函数库的Word2Vec的参数说明

本文详细介绍了使用gensim库训练Word2Vec模型时的各种参数配置及其含义,包括训练算法的选择(CBOW或Skip-Gram)、特征向量维度大小、窗口大小等关键参数。

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用gensim函数库训练Word2Vec模型有很多配置参数。这里对gensim文档的Word2Vec函数的参数说明进行翻译,以便不时之需。

class gensim.models.word2vec.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)

参数:

·  sentences:可以是一个·ist,对于大语料集,建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或·ineSentence构建。
·  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。
·  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。
·  window:表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少
·  alpha: 是学习速率
·  seed:用于随机数发生器。与初始化词向量有关。
·  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)
·  workers参数控制训练的并行数。
·  hs: 如果为1则会采用hierarchica·softmax技巧。如果设置为0(defau·t),则negative sampling会被使用。
·  negative: 如果>0,则会采用negativesamp·ing,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(defau·t)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RU·E_DISCARD,uti·s.RU·E_KEEP或者uti·s.RU·E_DEFAU·T的函数。
·  sorted_vocab: 如果为1(defau·t),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


转载:https://blog.youkuaiyun.com/szlcw1/article/details/52751314

### Gensim库中Word2Vec的使用方法 #### 加载每行数据并创建句子对象 通过`LineSentence`函数可以逐行读取文件中的语料,这有助于处理大型文本集而不一次性占用过多内存。 ```python from gensim.models import word2vec sentences = word2vec.LineSentence(word_file_path) ``` 此部分代码定义了一个迭代器`sentence`用于遍历文档中的每一句话[^2]。 #### 初始化Word2Vec模型配置参数 在实例化`Word2Vec`类时,可指定多个超参数以调整算法行为: - `hs`: 如果等于1,则采用分层softmax;如果设为0(默认),则使用负采样。 - `min_count`: 忽略总频率低于该阈值的词语。 - `window`: 上下文窗口大小,即考虑前后多少个词作为当前目标词的情境范围。 - `vector_size`: 特征向量维度数,默认为100维。 ```python model = word2vec.Word2Vec( hs=1, min_count=1, window=5, vector_size=100 ) ``` 上述设置意味着将应用分层Softmax机制,并保留所有出现次数不少于一次的词汇,同时上下文窗口宽度设定为五个位置,最终产出一百维特征表示形式。 #### 构建词汇表 调用`build_vocab()`方法基于输入的数据流建立字典映射关系,即将每个唯一单词转换成整数ID。虽然这里并未显示具体输出,但在训练期间这些信息会被内部记录下来供后续操作引用。 ```python model.build_vocab(sentences) ``` 这是准备阶段的一部分工作,它使得程序能够识别哪些术语应该参与接下来的学习过程。 #### 执行实际训练流程 利用之前准备好的材料启动正式培训周期,其中`total_examples`指定了整个语料库规模而`epochs`代表重复扫描次数。 ```python model.train( sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=5 ) ``` 这段脚本指示引擎按照既定策略优化权重矩阵直至完成预定轮次为止。 #### 访问已学得的知识成果 一旦训练结束,就可以借助各种接口获取所需的结果,比如查找最相似项或是计算余弦距离等。 ```python print(model.wv.most_similar('example_word')) ``` 以上命令会返回与给定关键词最为接近的一系列候选者列表及其对应置信度得分[^3]。
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