在實際專案中，需要構建詞和詞向量字典表用於訓練，以下是我所用到的方式
from gensim.models.word2vec import word2vec
model = word2vec.load(『../model/w2v_model') #w2v_model是已經生成的模型
print(model.wv.index2word()) #獲得所有的詞彙
for word in model.wv.index2word():
print(word,model.wv[word]) #獲得詞彙及其對應的向量
import numpy as np
from gensim.models.word2vec import word2vec
model = word2vec.load('../model/w2v_model')
for word in model.wv.vocab.keys():
vec_string = np.array2string(model.wv[word]).replace('[ ','').replace(']','').replace('[','').replace('\n','')
line = " \n".format(word, vec_string)
print(line)
與word2vec 原來word2vec那麼簡單
說到word2vec,它可謂非結構化資料裡面的佼佼者,尤其是在推薦和nlp當中,足以體現它的優勢所在,並且多年一直備受工業界喜愛.那麼word2vec到底是怎麼個原理的,發現身邊總是有很多人問,確不能準確的說出為什麼是兩個矩陣,到底是怎麼自動反向傳播的,以及對於softmax之後那麼大的維度資料,是...
word2vec學習參考
最近看nlp的東西比較多。就拿現在google 基於神經網路做的 word2vec 作為部落格的開始吧，今後會陸陸續續補充內容。基本是分4塊內容 1.神經網路語言模型 2.語言模型分層優化 3.word2vec 原理 4.google word2vec 看一點寫一點,先扔些參考資料鏈接上去。附上在研...
Word2Vec知識總結
word2vec是乙個產生詞向量的模型，是乙個雙層的神經網路 非常善於找出詞彙的相似度，同時可用於處理之前的技術 像one hot編碼和wordnet 處理不了的語義關係。它可以利用神經網路從大量的無標註的文字中提取有用資訊。我們也可以將它看成是乙個工具，它裡面包含了三種重要的模型 1 nnlm 神...