是否有可能从python中的句子语料库重新训练word2vec模型(例如GoogleNews-vectors-negative300.bin)？

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本文探讨了如何利用Python的Gensim库从句子语料库中重新训练Word2Vec模型，例如使用GoogleNews-vectors-negative300.bin作为基础进行微调。通过案例演示，展示了基于预训练模型进行二次训练的过程。

是否有可能从python中的句子语料库重新训练word2vec模型(例如GoogleNews-vectors-negative300.bin)？

http://www.voidcn.com/article/p-dsovbvsv-bun.html

 

NLP 利器 Gensim 库的使用之 Word2Vec 模型案例演示（基于 word2vec-google-news-300 预训练模型，附下载）

https://blog.youkuaiyun.com/qq_42067550/article/details/106444334?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-OPENSEARCH-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-OPENSEARCH-1.channel_param

【主题建模】Gensim 中的 Word2Vec
Code · Cloud · Think · Repeat
01-22 1707
BOW 和 TF-IDF 都只着重于词汇出现在文件中的次数，未考虑语言、文字有上下文的关联，针对上下文的关联，Google 研发团队提出了词向量 Word2vec，将每个单字改以上下文表达，然后转换为向量，这就是词嵌入（Word Embedding），与 TF-IDF 输出的是稀疏向量不同，词嵌入的输出是一个稠密的样本空间。
从零构建Word2Vec：基于CBOW/Skip-gram的双模型实现与核心优化技术详解
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weixin_58431882的博客
08-03 385
​。
GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz, word2vec提前训练好的model
10-04
词向量预训练模型，如果官方下载的话需用科学下载方式，所以在此提供便利下载通道，欢迎大家下载。谷歌预训练词向量。
在Python中导入GoogleNews-vectors-negat
y632481222的博客
03-08 923
在Python中导入GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz文件，需要使用gensim库。以下是导入方法： 1. 安装gensim库： ``` pip install gensim ``` 2. 导入gensim库和GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz文件： ```python import gensim model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('Goog
word2vec-google-news-300.zip.006
05-30
Word2Vec 模型word2vec-google-news-300。在 Google News 数据集上训练完成的 Word2Vec 模型，覆盖了大约 300 万的词汇和短语。该模型是利用了整个 Google News 大约 1000 亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
自然语言处理--gensim.word2vec 模块加载使用谷歌的预训练模型googlenews-vectors-negative300.bin.gz
糯米君的博客
01-21 5318
词向量将词的语义表示为训练语料库中上下文中的向量，可以把词向量看作是一个权重或分数的列表，列表中的每个权重或分数都对应于这个词在某个特定维度的含义。 很多公司都提供了预训练好的词向量模型，而且有很多针对各种编程语言的 NLP 库，可以让大家方便地使用这些预训练模型。如：谷歌公司的googlenews-vectors-negative300.bin.gz from nlpia.data.loaders import get_data from gensim.models.keyedvectors import
word2vec-google-news-300.zip.004
05-30
Word2Vec 模型word2vec-google-news-300。在 Google News 数据集上训练完成的 Word2Vec 模型，覆盖了大约 300 万的词汇和短语。该模型是利用了整个 Google News 大约 1000 亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
GoogleNews-vectors-negative300.bin'
03-12
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) ``` 上述代码片段展示了如何读取`.bin`格式存储的数据，并将其转换成可以在程序中操作的对象实例。...
【自然语言处理课程实验】实验四：基于大型语料库的预训练词向量 + 逻辑回归模型完成分类任务
qq_60974512的博客
10-07 684
1G+ 放个百度云网盘链接通过百度网盘分享的文件：NLP-实验4.zip链接：https://pan.baidu.com/s/13nSLVBe4-aaMVA0bzbuloQ?pwd=hzau提取码：hzau失效了私信dd或者发邮箱到：2745907300@qq.com。
word2vec-google-news-300.zip.002
05-30
Word2Vec 模型word2vec-google-news-300。在 Google News 数据集上训练完成的 Word2Vec 模型，覆盖了大约 300 万的词汇和短语。该模型是利用了整个 Google News 大约 1000 亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
word2vec-google-news-300.zip.010
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Word2Vec 模型word2vec-google-news-300。在 Google News 数据集上训练完成的 Word2Vec 模型，覆盖了大约 300 万的词汇和短语。该模型是利用了整个 Google News 大约 1000 亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
word2vec-google-news-300.zip.008
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Word2Vec 模型word2vec-google-news-300。在 Google News 数据集上训练完成的 Word2Vec 模型，覆盖了大约 300 万的词汇和短语。该模型是利用了整个 Google News 大约 1000 亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
word2vec-google-news-300.zip.007
05-30
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word2vec-google-news-300.zip.003
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Word2Vec 模型word2vec-google-news-300。在 Google News 数据集上训练完成的 Word2Vec 模型，覆盖了大约 300 万的词汇和短语。该模型是利用了整个 Google News 大约 1000 亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
word2vec-google-news-300.zip.005
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Word2Vec 模型word2vec-google-news-300。在 Google News 数据集上训练完成的 Word2Vec 模型，覆盖了大约 300 万的词汇和短语。该模型是利用了整个 Google News 大约 1000 亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz 下载地址
优快云XXCQ的博客
08-13 841
点我
word2vec-google-news-300.zip.001
05-30
Word2Vec 模型word2vec-google-news-300。在 Google News 数据集上训练完成的 Word2Vec 模型，覆盖了大约 300 万的词汇和短语。该模型是利用了整个 Google News 大约 1000 亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz
07-20
GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz是word2vec提前训练好的model。
AttributeError：module ‘word2vec-google-news-300’ has no attribute ‘load data’
froot的博客
03-17 1219
问题简述： 使用如下代码直接获得word2vec-google-news-300，没有办法，因为没有翻墙，所以下不下来： import gensim.downloader as api wv_from_bin = api.load("word2vec-google-news-300") ps：手动下载下来然后使用上述代码，就会报错AttributeError：module ‘word2vec-google-news-300’ has no attribute ‘load data’ 解决办法： 手动下载
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