训练Word2vec模型 - Python实现

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于 2020-12-13 19:31:54 发布

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本文详细介绍了如何使用Python的Gensim库训练Word2vec模型，通过实例解析了词向量的生成过程，包括设置参数、构建语料库、训练模型等关键步骤，帮助读者理解并掌握词嵌入技术。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import json
from gensim.models.word2vec import Word2Vec

class MyModel(object):

	def __init__(self):
		self.orginal_path = r'pku_training.utf8'
		self.path = r'my_training.json'
		self.model_name = r'my_w2v_model'

	def get_data(self):

		with open(self.orginal_path,'r',encoding

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