首页model = Word2Vec(LineSentence(inp), vector_size=400, window=5, min_count=5这段代码什么意思

model = Word2Vec(LineSentence(inp), vector_size=400, window=5, min_count=5这段代码什么意思

时间: 2024-03-19 08:41:27 浏览: 141

基于维基百科训练的word2vec(vector-size=250, min-count=5)

这段代码是用来训练词向量的，具体解释如下： - `Word2Vec()`是Gensim中用来训练词向量的函数。 - `LineSentence(inp)`是指输入的语料库，`inp`是语料库的路径。 - `vector_size`是指训练出的词向量的维度，这里是400维。 - `window`是指窗口大小，用来指定当前词与预测词在一个句子中的最大距离，这里是5。 - `min_count`是指最小词频，只有出现次数大于等于min_count的词才会被纳入词表中进行训练，这里是5。

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