wordvec.wv.get_vector

时间: 2023-09-29 13:07:18 浏览: 159
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sie_wv07.zip_matlab例程_matlab_

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。
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input_dim = len(model_word.wv.index_to_key) + 1

具体来说，model_word.wv.index_to_key 是 Word2Vec 模型对象的一个属性，它返回的是一个列表，包含了词汇表中所有单词的字符串形式。len(model_word.wv.index_to_key) 就是这个列表的长度，也就是词汇表中不同单词...

count = model2.wv.key_to_index[e[0]]

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

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...

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, heads, d_model, dropout): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.heads = heads self.d_model = d_model self.dropout = dropout self.depth = d_model // heads self.Wq = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.Wk = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.Wv = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model) def split_heads(self, x, batch_size): x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.heads, self.depth)) return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3]) def call(self, inputs): q = self.Wq(inputs) k = self.Wk(inputs) v = self.Wv(inputs) batch_size = tf.shape(q)[0] q = self.split_heads(q, batch_size) k = self.split_heads(k, batch_size) v = self.split_heads(v, batch_size) scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(q, k, v) scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3]) concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model)) output = self.dense(concat_attention) return output

它接受一个输入张量 inputs，将其分别通过三个全连接层 self.Wq、self.Wk 和 self.Wv，并将输出分别作为查询、键和值传递给 scaled_dot_product_attention 函数进行注意力计算。在这之前，输入张量的最后...

修改下面这段代码：import gensim def simularity(): model = gensim.models.Word2Vec.load("D:/1/长春大学PT/model.word2vec") word='九价' if word in model.wv.index_to_key: print(word,model.wv.most_similar(word)) # 最相近的词 if __name__ == '__main__': simularity()，把第四行word等于这一个单词‘九价’，改为循环输入一个文件中一列单词数据，如九价，二价，接种，预约，四价，宫颈癌这些词语，实现多词语的相似度代码

print(word, model.wv.most_similar(word)) # 最相近的词 if __name__ == '__main__': similarity("path/to/words_file.txt") 这样修改后，程序会从指定的文本文件中读取单词，然后分别计算它们的相似度。...

'KeyedVectors' object has no attribute 'get_vector'

2. 使用 get_vector_norm() 方法，例如：model.wv.get_vector_norm('word')。 如果你需要获取多个词的词向量，可以使用以下方法： 1. 使用相加操作符+，例如：model.wv['word1'] + model.wv['word2']。 2. 使用 ...

# -*- coding:utf-8 -*- """ 作者: 惊蛰 日期: 2023年06月05日 """ from gensim.models import word2vec from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import matplotlib.pyplot as plt save_model_name = '训练集.model' # 加载已训练好的模型 model_1 = word2vec.Word2Vec.load(save_model_name) # 获取指定关键词的词向量 f = open(r"count.txt", encoding = 'utf-8') # 之前提取的150个高频词 line = f.readline() keys = [] # 关键字数组 while line: keys.append(line.strip('\n')) line = f.readline() f.close() wordvector = [] # 词向量数组 for key in keys: wordvector.append(model_1.wv.get_vector(key)) # 轮廓系数确定簇数，最佳值为1，最差值为-1，接近0的值表示重叠的群集 def silhouette_score_show(data_vec=None, name=None): k = range(2, 25) score_list = [] for i in k: model = KMeans(n_clusters=i).fit(data_vec) y_pre = model.labels_ print(y_pre) score = round(silhouette_score(data_vec, y_pre), 2) score_list.append(score) plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(list(k), score_list) plt.xticks(fontsize=12) plt.yticks(fontsize=12) plt.xlabel('簇数', fontsize=15) plt.ylabel('系数', fontsize=15) plt.savefig(f'{name}轮廓系数.jpg') plt.show() silhouette_score_show(wordvector, 'word2vec')

这段代码的作用是利用词向量模型和KMeans聚类算法，对指定关键词的词向量进行聚类，并利用轮廓系数确定最佳聚类个数。具体来说，代码中的主要步骤如下： 1. 加载训练好的词向量模型。 2. 从文件中读取指定关键词，...

请解释model = word2vec.Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=6) model.wv.save_word2vec_format(config.vector_word_filename, binary=False) print('-------------------------------------------') print("Training word2vec model cost %.3f seconds...\n" % (time.time() - t1))

然后，使用model.wv.save_word2vec_format函数将训练好的词向量保存到文件中，其中config.vector_word_filename是保存文件的路径，binary参数指定了保存的格式，这里设置为False表示使用文本格式保存。 最后，使用...

def SVG_process(self): # SVG方法 self.get_subword_vector() M = np.zeros((len(self.vocab), len(self.vocab))) df = pd.DataFrame(M, index=self.vocab, columns=self.vocab) print("Calculating the subword vector...") # 利用dataframe的字符串索引功能，使用子词向量进行计数，记录子词向量在词表中的出现频率 tbar = tqdm(total=len(self.subword_vector)) for i in self.subword_vector: try: df.at[i[0], i[1]] += 1 except: pass tbar.update(1) tbar.close() M = np.array(df) print(np.max(M)) svd = TruncatedSVD(n_components=3) self.result = svd.fit_transform(M) print(self.result.shape) def SGNS_process(self): print("Calculating the sim_sgns...") logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') self.sim_sgns = [] vec_sgns = Word2Vec(LineSentence('dataset.txt'), vector_size=100, window=2, sg=1, hs=0, min_count=1, workers=multiprocessing.cpu_count()) tbar = tqdm(total=len(self.word_vector)) for word in self.word_vector: try: self.sim_sgns.append(vec_sgns.wv.similarity(word[0], word[1])) except: self.sim_sgns.append(0) tbar.update(1) tbar.close() # print(self.sim_sgns) f = open('sim_sgns', 'wb') pickle.dump(self.sim_sgns, f) f.close()

SVG_process方法中，首先调用了get_subword_vector方法获取词表中的子词向量，然后使用一个二维数组M初始化一个DataFrame对象df，用于记录子词向量在词表中的出现频率。接着遍历子词向量列表，利用DataFrame的字符串...

在新版本gensim中，for word in vocab: if word not in model.wv.vocab: missing_words.add(word)这行代码应如何修改

在新版本的 gensim 库中，KeyedVectors 类的 vocab 属性已被移除，可以使用 KeyedVectors 的 .key_to_index 字典代替。因此，您可以使用以下代码来替换原来的代码: python from gensim.models import ...

import torchimport torch.nn as nnclass MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.Wq = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wk = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wv = nn.Linear(d_model, d_model) self.fc = nn.Linear(d_model, d_model) def scaled_dot_product_attention(self, Q, K, V, mask=None): d_k = Q.size(-1) scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32)) if mask is not None: scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention = torch.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(attention, V) return output, attention def split_heads(self, x, batch_size): x = x.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth) return x.permute(0, 2, 1, 3) def forward(self, Q, K, V, mask=None): batch_size = Q.size(0) Q = self.Wq(Q) K = self.Wk(K) V = self.Wv(V) Q = self.split_heads(Q, batch_size) K = self.split_heads(K, batch_size) V = self.split_heads(V, batch_size) scaled_attention, attention = self.scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask) scaled_attention = scaled_attention.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() scaled_attention = scaled_attention.view(batch_size, -1, self.d_model) output = self.fc(scaled_attention) return output, attention

上述代码是一个用PyTorch实现的多头注意力机制（Multi-Head Attention）的模块，该模块可以被用来构建神经网络模型。它的参数有： - d_model：表示输入向量的维度，也就是embedding的维度。 - num_heads：表示...

word2vec中.get_vecattr与.set_vecattr

model.wv.get_vecattr(word, attr) 其中，word是要获取向量属性的词，attr是要获取的属性名，如向量维度（vector）、词频（count）等。 .set_vecattr函数用于设置词向量模型中指定词的向量属性。其语法如下： ...

gensim_dict.doc2bow(model.wv.vocab.keys(),allow_update=True) 修改为gensim4.3版本正确代码

在Gensim 4.3版本之后，doc2bow()函数的行为有所变化，特别是当涉及...doc_bow = dictionary.doc2bow(model.wv.vocab.keys(), allow_update=True) 在这个例子中，doc_bow将包含文档中每个单词及其对应的计数。

for e in model2.wv.most_similar('智能制造', topn=200):

我可以回答这个问题。根据模型2的词向量，与“智能制造”最相似的词汇有：智能制造技术、智能制造产业、智能制造发展、智能制造应用、智能制造系统、智能制造产业链、智能制造平台、智能制造装备、智能制造产业园、...

python model.wv

The model.wv in Python refers to the word vectors of a trained Word2Vec model. wv stands for "word vectors". These word vectors are the learned representations of words in a high-dimensional space...

把word2vec改为 fasttext，def train_word2vec(texts, vector_size, min_count, model_name): """ 训练word2vec模型 :param texts: 分词后的list数据 :param vector_size: 词向量维度 :param min_count: 最小词频 :param model_name: 模型名称 :return: """ # === python3保持结果稳定的设置方法：还需要设置环境变量 model = gensim.models.Word2Vec(sentences=texts, vector_size=vector_size, min_count=min_count, workers=1, seed=1) model.save(model_name) model.wv.save_word2vec_format(model_name, binary=False) return model

def train_fasttext(texts, vector_size, min_count, model_name): """ 训练FastText模型 :param texts: 分词后的list数据 :param vector_size: 词向量维度 :param min_count: 最小词频 :param model_name: ...

def train_word2vec(texts, vector_size, min_count): """ 训练word2vec模型 :param texts: 分词后的list数据 :param vector_size: 词向量维度 :param min_count: 最小词频 :param model_name: 模型名称 :return: """ # === python3保持结果稳定的设置方法：还需要设置环境变量 model = gensim.models.Word2Vec(sentences=texts, vector_size=vector_size, min_count=min_count, workers=1, seed=1) # model.save(model_name) # model.wv.save_word2vec_format(model_name, binary=False) return model

在这个函数中，输入参数包括texts（分词后的文本数据），vector_size（词向量的维度）和min_count（最小词频）。texts是一个包含多个句子的列表，每个句子是一个由词语组成的列表。vector_size指定了生成...

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