java调用word2vec模型_word2vec使用過程(Java版)

本文介绍了如何在Java中调用Word2Vec模型进行语料库处理,包括去除HTML标签、转为UTF-8格式、使用ANSJ库进行分词,然后训练模型,最后展示了加载模型并使用示例。步骤包括下载Java版Word2Vec,准备语料(如搜狗2012全网新闻数据),处理和分词,训练模型以及加载模型进行相似度计算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

這里只介紹如何使用,不介紹原理(想要了解原理的看這里)

1.下載Word2Vec(Java版地址)

2.根據自己情況准備語料庫(搜狗2012全網新聞數據)

3.處理語料庫。

以搜狗2012全網新聞數據為例:

(1)首先處理掉HTML標簽並轉為utf8編碼格式:cat news_tensite_xml.dat | iconv -f gb18030 -t utf-8 -c | grep "" > corpus.txt

(2)進行分詞處理,這里使用的ANSJ(jar包下載地址):public class Test {

public static final String TAG_START_CONTENT = "";

public static final String TAG_END_CONTENT = "";

public static void main(String[] args) {

String temp = null ;

BufferedReader reader = null;

PrintWriter pw = null;

System.out.println("開始分詞...");

try {

//分詞之前的文件路徑

File file = new File("C:/users/xxx/Desktop/xxx");

InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(file), "UTF-8");

reader &

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