學習演算法,最重要的是對python中各種資料結構的了解。因為在學習各種模型的過程中,我們餵給模型的資料到底長什麼樣子,出來的又是什麼樣子,只有做到心中有數,才能更好的寫出相應的**,更好的了解模型的內涵。
對於word2vec這種詞嵌入(embding)模型,有兩種喂資料的方式
1、下面這是乙個txt檔案,注意,這個檔案是以空格的方式分詞的,其中的標點符號是中文的,因為沒有去除停用詞,所以不要誤會成以英文逗號分隔的。
讀入並餵給word2vec的**如下
from gensim.models import word2vec
imp=r'c:\users\shawnlisong\desktop\aaaaa\bbb.txt'
sentence=word2vec.linesentence(imp)
model2=word2vec.word2vec(sentence,sg=1,min_count=1)
很簡單,我們主要是用到了乙個linesentence函式,這個函式可以直接讀取txt檔案,並轉換成可以餵給word2vec模型。
至於上面的txt是怎麼寫入呢,很簡單的**,如下
dataframe=pd.read_csv(r'c:\users\shawnlisong\desktop\aaaaa\aaaa.csv',encoding='gbk')
dataframe['bbb'].to_csv(r'c:\users\shawnlisong\desktop\aaaaa\bbb.txt',index=false)
2、
資料結構為
sentence=[['我','愛','打','籃球'],['dog','喜歡','去','公園','玩耍']]
**執行如下
與word2vec 原來word2vec那麼簡單
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word2vec學習參考
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