第N7周：调用Gensim库训练Word2Vec模型

最新推荐文章于 2025-09-26 21:24:42 发布
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#word2vec #人工智能 #自然语言处理

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一、准备工作

1.安装Gensim库

2.对原始语料分词

import jieba
import jieba.analyse

jieba.suggest_freq('沙瑞金', True) # 加入一些词，使得jieba分词准确率更高
jieba.suggest_freq('田国富', True)
jieba.suggest_freq('高育良', True)
jieba.suggest_freq('侯亮平', True)
jieba.suggest_freq('钟小艾', True)
jieba.suggest_freq('陈岩石', True)
jieba.suggest_freq('欧阳菁', True)
jieba.suggest_freq('易学习', True)
jieba.suggest_freq('王大路', True)
jieba.suggest_freq('蔡成功', True)
jieba.suggest_freq(
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【新闻文本分类】(task4)使用gensim训练word2vec
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（1）学习训练Word2Vec 词向量，为后面task搭建 TextCNN 模型、BILSTM 模型训练预测作准备。Word2vec 的研究中提出的在后续研究重复使用和优化。所谓的，然后反向传播更新周围词语中心词的embedding，通过不断迭代得到最终的每个词向量。（2）Embedding 就是用一个数值向量“表示”一个对象的方法。通过 Embedding，我们又引出了 Word2vec，Word2vec 是生成对“词”的向量表达的模型。
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🍨 本文为[🔗]内部限免文章（版权归 *K同学啊* 所有）🍖 作者：[📌 本周任务：●阅读NLP基础知识里Word2vec详解一文，了解并学习Word2vec相关知识●学习本文内容，在下一篇文章中，将使用Word2vec辅助完成文本分类任务是一本电子书，txt格式。
gensim中使用word2vec
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训练语料由于自己在csdn的上传空间不够，暂时将语料放在百度云上 链接: https://pan.baidu.com/s/1qYKRXOo 密码: 4psr 文件名是 text8 或者在参考文章中下载。word2vec在mac os 上的安装下载word2vec源文件 http://download.youkuaiyun.com/detail/a1368783069/9585714 在终端直接 mak
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🍨 本文为 [🔗365天深度学习训练营] 中的学习记录博客🍖 原作者： [K同学啊]说在前面本周任务：了解并学习Word2Vec相关知识、创建一个.txt文件存放自定义词汇，防止其被切分我的环境：Python3.8、Pycharm2020、torch1.12.1+cu113[K同学啊]一、Word2vec基本知识拿到了分词后的文件，在一般的NLP处理中，会需要去停用词。由于word2vec的算法依赖于上下文，而上下文有可能就是停词。
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文章目录Word2vec第三方库gensimnltk训练Word2vec语料库(corpus)预处理使用gensim训练读取Word2vecCode参考 Word2vec 在NLP中，想要处理文本，避不开的问题就是如何表示词。在Word2vec出现之前，词以one-hot形式的编码表示，即一个词由一个仅包含0或1的向量表示，出现的单词位置置为1，其余单词位置置为0。这样的编码方式有一些缺点，其中之...
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