Gensim库生成与导入W2V模型

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gensim函数库Word2Vec配置参数

gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001,seed=1, workers=3,min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, cbow_mean=1, hashfxn=,iter=5,null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000)

参数：

· sentences：可以是一个·ist，对于大语料集，建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或·ineSentence构建。

· sg：用于设置训练算法，默认为0，对应CBOW算法；sg=1则采用skip-gram算法。

· size：是指特征向量的维度，默认为100。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百。

· window：表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少

· alpha: 是学习速率

· seed：用于随机数发生器。与初始化词向量有关。

· min_count: 可以对字典做截断. 词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉, 默认值为5

· max_vocab_size: 设置词向量构建期间的RAM限制。如果所有独立单词个数超过这个，则就消除掉其中最不频繁的一个。每一千万个单词需要大约1GB的RAM。设置成None则没有限制。

· sample: 高频词汇的随机降采样的配置阈值，默认为1e-3，范围是(0,1e-5)

· workers参数控制训练的并行数。

· hs: 如果为1则会采用hierarchica·softmax技巧。如果设置为0（defau·t），则negative sampling会被使用。

· negative: 如果>0,则会采用negativesamp·ing，用于设置多少个noise words

· cbow_mean: 如果为0，则采用上下文词向量的和，如果为1（defau·t）则采用均值。只有使用CBOW的时候才起作用。

· hashfxn： hash函数来初始化权重。默认使用python的hash函数

· iter：迭代次数，默认为5

· trim_rule：用于设置词汇表的整理规则，指定那些单词要留下，哪些要被删除。可以设置为None（min_count会被使用）或者一个接受()并返回RU·E_DISCARD,uti·s.RU·E_KEEP或者uti·s.RU·E_DEFAU·T的函数。

· sorted_vocab：如果为1（defau·t），则在分配word index 的时候会先对单词基于频率降序排序。

· batch_words：每一批的传递给线程的单词的数量，默认为10000

完整代码

import gensimimport pandas as pd'''W2V-msr 生成'''corpus_msr = gensim.models.word2vec.Text8Corpus("./training/msr_training.utf8")  # 加载语料model = gensim.models.word2vec.Word2Vec(corpus_msr, size=128, window=5, min_count=5, workers=4)model.save('W2V_Danmu_msr')print('W2V_Danmu_msr 生成完毕')'''W2V-pku 生成'''corpus_pku = gensim.models.word2vec.Text8Corpus("./training/pku_training.utf8")  # 加载语料model = gensim.models.word2vec.Word2Vec(corpus_pku, size=128, window=5, min_count=5, workers=4)model.save('W2V_Danmu_pku')print('W2V_Danmu_pku 生成完毕')'''W2V-msr 导入'''model_msr = gensim.models.Word2Vec.load('W2V_Danmu_msr')print()print('---使用 W2V_Danmu_msr 模型---')print(pd.Series(model_msr.most_similar('爸爸', topn=10)))'''W2V-pku 导入'''model_pku = gensim.models.Word2Vec.load('W2V_Danmu_pku')print()print('---使用 W2V_Danmu_pku 模型---')print(pd.Series(model_pku.most_similar('爸爸', topn=10)))

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