python根据关键词实现信息检索推荐（使用深度学习算法）

最新推荐文章于 2024-11-14 09:00:00 发布

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最新推荐文章于 2024-11-14 09:00:00 发布 · 1.5w 阅读

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#python #gensim #retrieve

该博客介绍了一种使用Python和gensim.models.doc2vec库进行信息检索推荐的方法。通过将信息转化为词典模型并存储到数据库，实现了基本的信息检索功能。博主鼓励读者在现有代码基础上进行改造和扩展，并邀请大家交流讨论。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

算法中最主要的是用到了gensim.models.doc2vec将信息存储成词典进行建模并将信息文件转存到数据库中供其他代码使用。因为注释写的比较清晰。所以逻辑不再赘述，直接上代码看看就知道啦~因为在前面的算法中已经对数据库操作类进行了描述，这里就不再黏贴出来，有需要的亲可以翻看以前的文章参考即可~算法代码如下：

import tensorflow as tf
import os
import gensim
import re
import jieba.posseg as pseg
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec

from loadData import loadData

tf.flags.DEFINE_string("base_dir", ".", "files base_dir")
tf.flags.DEFINE_string("train_dir", ".\\train", "trainning files base_dir")
tf.flags.DEFINE_string("test_dir", ".\\test", "test files base_dir")
tf.flags.DEFINE_string("model_dir", "./doc2vecmodel", "Model directory from training run")
tf.flags.DEFINE_integer('vector_dim', 500,'dimensionality of characters')
tf.flags.DEFINE_integer('epoch_num', 70,'the number of epoch')
tf.flags.DEFINE_integer('min_count', 1,'ignore the words which freq lower than min_count')
tf.flags.DEFINE_integer('window', 3,'the max distance between relative content')
tf.flags.DEFINE_integer('negative', 5,'the number of negative that we can accept')
tf.flags.DEFINE_integer('workers', 4,'the module number of worker')
FLAGS = tf.flags.FLAGS
FLAGS.is_parsed()
print("\nParameters:")
for attr, value in sorted(FLAGS.__flags.items()):
    print("{}={}".format(attr.upper(), value))
print("")

class Singleton