model = gensim.models.Word2Vec.load( f"{cwd}/../../gensim_model/{corpus_type}_gensim_word2vec" ) model.wv.vocab

时间: 2024-06-07 22:11:04 浏览: 107
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item2vec怎么使用gensim？还是直接word2vec

这段代码使用 gensim 库加载了一个 Word2Vec 模型，并返回了该模型中所有单词的词汇表。具体来说，`gensim.models.Word2Vec.load()` 方法通过传入模型文件的路径来加载已经训练好的 Word2Vec 模型，该模型将被存储在磁盘上。然后，`model.wv.vocab` 属性返回一个字典对象，其中键为所有单词，值为其对应的 `gensim.models.keyedvectors.Vocab` 对象。`Vocab` 对象包含了关于单词的一些元数据，比如该单词在训练语料库中出现的次数。
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Word2Vec:Word2vec使用gensim语料库并轻松创建训练模块

Word2Vec Word2vec使用gensim语料库并轻松创建训练模块。 入门 使用或创建数据集（您可以使用项目中的数据集） 运行源代码ClearDataGensim以获得清晰的html标签 运行源PreprocessingData和脚本ClearDataGensim的数据结果（此为清除停用词） 使用脚本PreprocessingData的数据结果运行源情感分析（此操作用于创建基文件情感正和负） 运行源代码TrainingModelPositif（使用Positive.txt）并运行源代码TrainingModelNegative（使用Negative.txt）以获取模型正数和负数 从单词smiliarity运行cek单词的源代码CekSmiliarity 运行源word2vecvisualization以获取可视化矢量 先决条件 使用python版本3升级。 正在安装 安装

model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)

model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True) # 获取词向量 vector = model['word'] 其中，word是要获取词向量的词汇，vector是该词汇的词向量。需要注意的是，...

w2v =gensim.models.Word2Vec.load('embedding/word2vec_gensim')

这段代码使用了Gensim库中的Word2Vec模型，用于获取单词的向量化表示。模型加载的路径是'embedding/word2vec_gensim'，可以根据自己的需要修改。加载完成后，可以通过调用模型的方法来获取单词的向量表示。例如，...

以下的编程可以计算出文本 P1 和文本 P2 的相似度，代码如下，请补全。 def simlarityCalu(vector1,vector2): else: model = gensim.models.Word2Vec.load('data/zhiwiki_news.word2vec') p1 = './data/P1.txt' p2 = './data/P2.txt' p1_keywords = './data/P1_keywords.txt' p2_keywords = './data/P2_keywords.txt' getKeywords(p1, p1_keywords) getKeywords(p2, p2_keywords) p1_vec=word2vec(p1_keywords,model) p2_vec=word2vec(p2_keywords,model) print(simlarityCalu(p1_vec,p2_vec))

model = gensim.models.Word2Vec.load('data/zhiwiki_news.word2vec') p1 = './data/P1.txt' p2 = './data/P2.txt' p1_keywords = './data/P1_keywords.txt' p2_keywords = './data/P2_keywords.txt' ...

import os import jieba import gensim from langconv import Converter from gensim.corpora import WikiCorpus # 定义LabeledLineSentence类 class LabeledLineSentence(object): def __init__(self, wkc): self.wkc = wkc self.wkc.metadata = True def __iter__(self): for content, (page_id, title) in self.wkc.get_texts(): yield gensim.models.doc2vec.TaggedDocument( words=[w for c in content for w in jieba.cut( Converter('zh-hans').convert(c))], tags=[title]) # 代码7-5 def train(): zh_name = 'data/zh-latest-pages-articles.xml.bz2' wkc = WikiCorpus(zh_name, lemmatize=False, dictionary={}) documents = LabeledLineSentence(wkc) model = gensim.models.Doc2Vec(documents, dm=0, dbow_words=1, size=192, window=8, min_count=19, iter=5, workers=8) # 使用Doc2Vec训练段落向量 model.save('tmp/zhwk_news.doc2vec') if __name__ == '__main__': if os.path.exists('tmp/zhwk_news.doc2vec') == False: print('开始训练模型') train() print('模型训练完毕') # 代码7-6 model = gensim.models.Doc2Vec.load('tmp/zhwk_news.doc2vec') print(model.dv.similarity('番茄', '西红柿')) # 相似度为0.55 print(model.dv.similarity('货车', '卡车')) # 相似度为0.78

训练完成后，保存在本地，并使用gensim中的Doc2Vec.load方法进行加载。最后，通过model.dv.similarity方法计算两个词的相似度，其中'番茄'和'西红柿'的相似度是0.55，'货车'和'卡车'的相似度是0.78。

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

model = gensim.models.Word2Vec.load("D:/1/长春大学PT/model.word2vec") with open(words_file, 'r') as f: words = f.readlines() for word in words: word = word.strip() if word in model.wv.index_to_...

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

在函数中，使用了gensim库中的Word2Vec类来训练模型。sentences参数接收了分词后的文本数据，vector_size和min_count分别指定了词向量的维度和最小词频。训练过程中的一些其他设置参数，如workers表示...

import gensim.models.keyedvectors as word2vec 与from gensim.models import Word2Vec有什么区别

而 from gensim.models import Word2Vec 导入的是 gensim 库中的 Word2Vec 模块，该模块提供了训练和使用词向量的相关方法。这个模块中的 Word2Vec 类可以用来训练词向量模型。 总之，两个模块都是与词...

报错 AttributeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_2480\1221042258.py in <module> 49 # 代码7-3 50 model = gensim.models.Word2Vec.load('tmp/zhwk_news.word2vec') ---> 51 print(model.similarity('番茄', '西红柿')) # 相似度为0.59 52 print(model.similarity('货车', '卡车')) # 相似度为0.76 AttributeError: 'Word2Vec' object has no attribute 'similarity' 怎么解决

model = gensim.models.Word2Vec.load('tmp/zhwk_news.word2vec') print(model.wv.similarity('番茄', '西红柿')) # 相似度为0.59 print(model.wv.similarity('货车', '卡车')) # 相似度为0.76 这样就可以解决...

Can't pickle <class 'gensim.models.word2vec.Word2Vec'>: import of module 'gensim.models.word2vec' failed

model = gensim.models.Word2Vec.load('model_path') def worker_func(model_str): model = gensim.models.Word2Vec.load(model_str) # 进程操作 if __name__ == '__main__': model_str = pickle.dumps(model) ...

PicklingError: Can't pickle <class 'gensim.models.word2vec.Word2Vec'>: import of module 'gensim.models.word2vec' failed

model = gensim.models.Word2Vec.load('your_model_path') p = mp.Process(target=worker, args=(model,)) p.start() p.join() 这样，gensim 模块就可以在主进程中正确导入，并且可以被传递到子进程中，...

导入必要的库 import pandas as pd import gensim from gensim.utils import simple_preprocess from gensim.parsing.preprocessing import STOPWORDS from gensim.corpora import Dictionary import pyLDAvis.gensim pyLDAvis.enable_notebook() 读取数据 data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/amruthpillai/FakeNewsDetection/master/datasets/HillaryEmails.csv') 处理数据，提取文本 text_data = data[['ExtractedBodyText']] text_data = text_data.dropna().values.tolist() text_data = [re.sub('\S*@\S*\s?', '', sent) for sent in text_data] text_data = [re.sub('\s+', ' ', sent) for sent in text_data] text_data = [re.sub("'", "", sent) for sent in text_data] 分词，去除停用词，建立语料库 def preprocess(text): result = [] for token in simple_preprocess(text): if token not in STOPWORDS and len(token) > 3: result.append(token) return result processed_docs = [preprocess(text[0]) for text in text_data] dictionary = Dictionary(processed_docs) data_corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in processed_docs] 构建LDA模型 lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=data_corpus, id2word=dictionary, num_topics=10, random_state=100, update_every=1, chunksize=100, passes=10, alpha='auto', per_word_topics=True) 可视化LDA结果 vis = pyLDAvis.gensim.prepare(lda_model, data_corpus, dictionary) vis 找出写这段代码或类似代码的博客

很抱歉，由于代码中缺少re库的导入，需要补充import re才能运行。另外，该代码是一个基本的LDA主题模型实现，应用于希拉里邮件数据集上。... 该代码作者是Amruth Pillai，他在该GitHub仓库中分享了一些与假新闻检测...

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[０-９]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) doc_vec_all = model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch) return doc_vec_all # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度：%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2)

其中，首先使用 jieba 库对文本进行分词，并去除停用词，然后使用 gensim.models.Doc2Vec 中的 infer_vector 方法将文本转化为向量表示，最后使用余弦相似度计算两个向量之间的相似度。该代码中使用了两个测试文件 ...

AttributeError: Model of type <class 'gensim.models.keyedvectors.KeyedVectors'> can't be loaded by <class 'gensim.models.word2vec.Word2Vec'>

word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_path, binary=True) 注意，你需要将model_path替换为你的word2vec二进制文件的路径，并且如果你的文件是二进制文件，则需要将binary参数设置为True。
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model = gensim.models.Word2Vec.load(fname) else: corpus = nltk.corpus.brown.sents() model = gensim.models.Word2Vec(corpus, size=100, min_count=5, workers=2, iter=50) model.save(fname) ``` 这里，`...
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