6 2 用詞向量表示文字(分布式表示)

2021-10-09 23:12:03 字數 2001 閱讀 3058

import jieba

import gensim

from gensim.models.doc2vec import doc2vec, labeledsentence

taggededdocument = gensim.models.doc2vec.taggeddocument

tag_list =

cut_list =

with open

('a.txt'

,'r'

, encoding=

'utf-8'

) as f:

docs = f.

readlines()

for doc in docs:

cut_doc = jieba.

cut(doc) # 將文字的每一行進行分詞

cut_line_list =

' '.

join

(cut_doc)

.split

(' '

) cut_list.

(cut_line_list) #把每一行的分詞結果存入cut_list中

for i, text in

enumerate

(cut_list)

: length =

len(text)

document =

taggededdocument

(text, tags=

[i]) # 給每一行的句子打個標籤為i

tag_list.

(document)

model_dm =

doc2vec

(tag_list, min_count=

1, window=

3, size=

200, sample=

1e-3

, negative=

5, workers=4)

a = jieba.

cut(

"玉淵潭公園位於北京市海淀區"

)test_text =

' '.

join

(a).

split

(" "

)print

(test_text)

inferred_vector_dm = model_dm.

infer_vector

(test_text)

print

(inferred_vector_dm)

sims = model_dm.docvecs.

most_similar

([inferred_vector_dm]

, topn=

10) # 找出相似度最高的十個句子

print

(sims)

for count, sim in sims:

sentence = tag_list[count]

words =

''for word in sentence[0]

: words = words + word +

' 'print

(words, sim,

len(sentence[0]

))#可以用句向量模型直接根據詞向量查詢相似度

print

(model_dm.wv.

most_similar

('中國'

))

執行結果(句子向量200維)

相似度計算:

最相關的十個句子

分布式表示和分布表示

書上說 在分布式表示中,每個實體被表示為值的向量,並且實體的含義及其與其他實體的關係由向量中的啟用以及不同向量之間的相似性來捕獲。在語音處理的上下文中,這意味著不應將詞 和句子 對映到離散維度,而是對映到共享的低維空間,其中每個單詞將與d為向量相關聯,詞將被其與其他單詞的關係和其向量中的啟用值所捕獲...

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