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

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,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。

def word2vec_train(combined): model = Word2Vec(size=vocab_dim, min_count=n_exposures, window=window_size, workers=cpu_count, iter=n_iterations) model.build_vocab(combined) # input: list model.train(combined) model.save('../model/Word2vec_model.pkl') index_dict, word_vectors,combined = create_dictionaries(model=model,combined=combined) return index_dict, word_vectors,combined print ('Training a Word2vec model...') index_dict, word_vectors,combined=word2vec_train(combined)

我正在使用 Word2Vec 进行训练，词汇维度为 vocab_dim，最小出现次数为 n_exposures，窗口大小为 window_size，使用 cpu_count 个核心，迭代次数为 n_iterations。