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

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。

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。