w2v_model=Word2Vec(sentences=text,window=2,vector_size=128,min_count=1) vocab_list=[word for word in w2v_model.wv.key_to_index] data=np.zeros([len(vocab_list)+1,w2v_model.vector_size]) for i in range(len(vocab_list)): data[i+1]=w2v_model.wv[vocab_list[i]]解释代码意思
时间: 2024-03-04 21:48:38 浏览: 35
这段代码是使用gensim库中的Word2Vec模型,对一个文本列表进行词向量训练。具体来说,它通过传入的文本列表(text)训练一个大小为128的词向量模型(vector_size=128),并将其中出现过的所有词汇(min_count=1)的词向量存储到一个n+1行128列的矩阵中(其中n为词汇表的大小)。其中,第一行的词向量都是0,是为了方便后续对输入文本中未出现过的词汇进行处理而添加的。最后,将词汇表中每个词汇的词向量存储到data数组中,对应下标为该词汇在vocab_list中的下标+1。
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model = word2vec.Word2Vec(sentences, hs=1,min_count=1,window=3,size=100)
这段代码是使用gensim库中的Word2Vec模型来训练词向量。其中,sentences是一个可迭代的句子列表或生成器,表示我们要训练的语料库;hs=1表示使用层次softmax来训练模型,min_count=1表示只考虑出现次数不少于1的词语,window=3表示在训练中考虑当前词与前后3个词之间的关系,size=100表示将词向量维度设置为100。这些参数可以根据具体情况进行调整。
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。
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