wordvec.wv.get_vector
时间: 2023-09-29 15:07:18 浏览: 34
wordvec.wv.get_vector是一个函数,用于获取词向量模型中某个词的向量表示。例如,如果我们有一个训练好的词向量模型wordvec,想要查找单词"apple"的向量表示,可以使用以下代码:
```
vector = wordvec.wv.get_vector("apple")
```
这将返回一个长度为N的向量,其中N是词向量模型中的向量维度。这个向量可以用于计算单词之间的相似度、做聚类分析等任务。
相关问题
count = model2.wv.key_to_index[e[0]]
这个问题涉及到了代码,我可以回答。这是一个使用了 Gensim 库的 Python 代码,用于获取词向量模型中某个单词的索引。具体来说,model2 是一个词向量模型,wv 是模型的词向量对象,key_to_index 是词向量对象中将单词映射到索引的字典,e[0] 是要查询的单词。通过这行代码,可以获取到该单词在词向量模型中的索引。
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。