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

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。

相关问题

model = Word2Vec(lines,vector_size = 20,window = 2 ,min_count = 3, epochs = 7,negative = 10)是否调用了最原始的word2vec

是的，这行代码调用了最原始的word2vec算法，其中lines是一个可迭代的对象，可以是一个列表或一个文件的迭代器，用于输入训练数据；vector_size指定了词向量的维度；window指定了上下文窗口大小；min_count指定了忽略出现次数小于该值的单词；epochs指定了训练的轮数；negative指定了负采样的样本数。

model = word2vec.Word2Vec(sentences, hs=1,min_count=1,window=3,vector_size=100) 这行代码什么意思

这行代码是用来训练一个Word2Vec模型的。参数说明如下：

- `sentences`: 训练数据，可以是一个列表或者一个迭代器，每个元素都是一个由单词组成的列表。
- `hs`: 代表层次softmax算法，1表示使用该算法，0表示使用负采样。默认为0。
- `min_count`: 单词出现的最小次数，低于这个数的单词会被忽略。默认为5。
- `window`: 窗口大小，表示当前单词和预测单词之间的最大距离。默认为5。
- `vector_size`: 词向量的维度。默认为100。