model = Word2Vec(wiki_news, vector_size=100,sg=0, window=5, min_count=5,workers=9, epochs=50)返回的model长什么样
时间: 2024-05-23 13:10:09 浏览: 15
ChitGPT:您好!关于您的问题,Word2Vec返回的model是一个训练好的词向量模型,其中包含许多词汇及其对应的向量表示。在这个例子中,vector_size为100,表示每个词汇的向量维度为100;sg参数为0,表示使用CBOW模型;window参数为5,表示窗口大小为5;min_count参数为5,表示只考虑出现次数至少为5次的词汇;workers参数为9,表示训练使用的线程数;epochs参数为50,表示训练的迭代次数。具体模型的形式会根据使用的库不同而有所差异,但通常包含训练好的词汇表和对应的向量矩阵。
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model = Word2Vec(wiki_news, vector_size=100,sg=0, window=5, min_count=5,workers=9, epochs=50)中的参数是什么意思
这是一个创建 Word2Vec 模型的代码示例,其中参数的含义如下:
- wiki_news:训练 Word2Vec 模型所需的语料库,以列表形式传入。
- vector_size:词向量的维度大小。
- sg:训练算法的选择。当 sg=0 时,表示采用 CBOW 模型;当 sg=1 时,表示采用 Skip-gram 模型。
- window:在训练过程中每个词所考虑的上下文窗口大小。
- min_count:忽略出现次数少于此值的单词。
- workers:用于控制训练的并行数。
- epochs:训练的轮数。
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。