gensim自定义词典加载

最新推荐文章于 2022-02-26 15:17:10 发布

原创最新推荐文章于 2022-02-26 15:17:10 发布 · 2.1k 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#gensim #python #机器学习

工具学习专栏收录该内容

4 篇文章

订阅专栏

本文介绍了使用Gensim处理中文文本的过程，包括利用结巴分词进行分词操作，并生成Gensim所需的词典格式文件。通过实例展示了词典的具体内容及结构。

很久以前用过gensim这种python版本的NLP，机器学习工具，现在忘差不多了，今天又捡起来

genSim处理中文过程中，第一步先进行分词，采用的python的结巴分词，分词完毕后，针对特定语料集，形成自己的词典，gensim工具要求的词典格式如下

103385
0 内部电源 37
1 运输汽车 2
2 傅里叶级数 2
3 盘式 145
4 柴油发动机 177

……

第一行为语料集规模

第二行开始分三列，分别是词ID，词，文档频率

#coding=utf-8
from gensim import corpora,models,similarities

mydic=corpora.Dictionary.load_from_text('G:/renWork/legalData/gensi.dic')

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

tiandilinghuo

关注关注

3
点赞
踩
3

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

lda 可以处理中文_中文分词（jieba）和语料库制作（gensim）

weixin_39899021的博客

11-21

1358

本文的内容为以下两个部分：文本分词（jieba）语料库制作（gensim）结巴（jieba）分词在自然语言处理领域中，分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤。用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库，中文文本预处理可选择jieba库。结巴分词是基于统计的分词方法，它对给出大量已经分词的文本，利用统计机器学习模型学习词语切分的规律（称为训练），从而实现对未知文本的切分。例如...

利用word2vec实现关键词聚类

orangefly0214的博客

05-24

7326

一、训练自己的词向量通常需要以下4个步骤： 1.语料准备，从原始的语料中提取出我们需要的语料信息 2.分词：这里采用jieba分词，另外加载了自定义的词典和停用词典，停用词典使用的是哈工大停用词词典https://github.com/orangefly0214/stopwords，自定义词典和自己训练的词向量的主题相关，需要自己定义，自定义词典的格式可参加jieba官网给出的格式，htt...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Python数据预处理--Gensim构建语料词典

chenxy02的博客

04-02

3667

Gensim简介开源第三方Python工具包，从原始的非结构化文本抽取语义主题。支持语料处理、LSA、LDA、RP、TF-IDF、word2vec等主题模型内存独立，可实现向量空间算法，支持主题建模的可扩展框架核心：语料、稀疏向量和模型 ...

gensim Load embeddings

weixin_30832983的博客

07-21

208

gensim Load embeddings gensim package from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors twitter_embedding_path = 'twitter_embedding.emb' twitter_vocab_path = 'twitter_mo...

自然语言处理之新闻分类（五）使用gensim训练词向量

weixin_40586929的博客

07-26

1237

gensim的介绍 gensim中封装了包括了word2vec, doc2vec等模型，word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words，连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型。 gensim的参数设置 gensim中的每个参数都会影响训练的速度和精度。 1.sentences 第一个参数是预处理后的训练语料库。是可迭代列表，但是对于较大的语料库，可以考虑直接从磁盘/网络传输句子的迭代。 2.sg=1是skip-gram算法，对低频词敏感；默认sg=0为CBOW算法。

《自然语言处理学习之路》09 使用Gensim库构造词向量Word2Vector

当回首往事的时候，不会因虚度年华而悔恨，也不会因碌碌无为而羞愧。

09-24

386

书山有路勤为径，学海无涯苦作舟一、Gensim构造词向量 1.1 数据预处理 from gensim.models import word2vec import logging # 自定义打印日志 logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level = logging.INFO) 原始语料 raw_sentences = ['the quick brown fox jumps over the la

【Gensim自定义算法】：如何定制Gensim满足特定需求

Gensim，一个强大的开源Python库，主要关注主题建模和文档相似性分析，它在自然语言处理（NLP）领域应用广泛。本章节将概述Gensim的核心价值，并分析其在定制化需求方面的能力和必要性。 ## 1.1 Gensim的设计哲学 ...

利用语料库训练词向量时，如何加载自定义词典

05-27

在训练词向量时，可以通过加载自定义词典的方式来增强模型的词汇表现能力。一般而言，词典的格式为一个词一个词汇，每个词汇占一行，词汇的格式为单词+空格+词频。在使用gensim库训练词向量时，可以通过Word2Vec的...

【进阶】jieba库高级分词优化：并行分词与词典加载

jieba库采用前缀词典树分词算法，可以快速高效地将中文文本切分为单个词语，同时还提供了丰富的自定义分词规则和词典加载机制，满足不同应用场景的需求。 # 2. jieba库高级分词优化 ### 2.1 并行分词

python gensim

03-10

2. **创建词典和语料库**：使用Gensim的`corpora.Dictionary`类创建词典，并使用`corpora.TextCorpus`或自定义的类构建语料库。 3. **训练模型**：根据任务选择合适的模型，如`models.TfidfModel`、`models....

gensim学习之Dictionary

Yan456jie的专栏

08-04

5487

def test3(): ''' gensim学习之Dictionary ''' a = [['一','一','二'],['一','二','三']] b = ['一','一','三','四','四'] dictionary = corpora.Dictionary(a) print "########dictionary信息#########

word2vec的应用----使用gensim来训练模型

热门推荐

风起云扬的博客

01-18

6万+

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...

Python gensim基础实战

u011311291的博客

12-18

7965

#coding=utf-8 ''' Created on 2017-12-12 gensim API地址: https://radimrehurek.com/gensim/apiref.html 本篇对gensim讲解分为3大类 1.gensim字典的基本使用，其中和jieba结合使用 2.gensim模型的使用,比如tf-idf模型，lsi模型（用于求文本相似度）等 3.gensim的数据类...

fnlp实践——新闻关键词提取

OranGO的专栏

06-01

4852

在文件处理阶段，我需要的是将新闻按时间分类保存到数据库，并且提取指定时段的关键词存储为文件，为客户端推送经过分类的新闻

gensim读取已训练模型LDA模型的模型与dictionary

呆萌的代Ma

02-26

1122

import pyLDAvis.gensim from gensim import models, corpora from gensim.corpora import Dictionary all_data = [ ['青绿色', '放', '几天', '塑料袋', '里', '刺鼻', '气味', '药水', '味道', '说', '选择', '应季', '水果', '最佳', '踩', '雷', '水果'], ['徒有其表', '皮厚肉', '渣', '一点', '甜', '入口',

通过gensim，加载预训练词向量，获取embedding_matrix

YiBochun-Blog

09-30

9386

使用预训练的词向量 1. 加载词向量 # 加载训练好的词向量模型 import gensim Word2VecModel = gensim.models.Word2Vec.load(词向量模型所在路径) # 读取词向量 2. 构造包含所有词语的 list，以及初始化 “词语-索引”字典和 “词向量”矩阵 # 获取某一个词的向量表示 In[1]: Word2VecModel.wv['申请'...

使用gensim加载预训练的词向量

Mr番茄蛋的博客

10-11

1万+

使用gensim加载预训练的词向量，并采用谷歌的self-attention方法计算不同词之间的相关性 from nltk import word_tokenize s='Concurrent therapy with ORENCIA and TNF antagonists is not recommended' token=word_tokenize(s) print(token) import...