model = gensim.models.Word2Vec.load( f"{cwd}/../../gensim_model/{corpus_type}_gensim_word2vec" ) model.wv.vocab
时间: 2024-06-07 13:11:04 浏览: 12
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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model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)
这行代码的作用是从文件中加载预训练的word2vec模型,`model_file`是保存模型的文件路径,`binary`参数指定模型文件是否是二进制格式,默认为True。
如果`binary`参数为True,表示模型文件是以二进制格式保存的,加载时需要使用`load_word2vec_format`方法。如果`binary`参数为False,表示模型文件是以文本格式保存的,需要使用`load_word2vec_format`方法的另一个版本`load_word2vec_format(fname, fvocab=None, binary=False, encoding='utf8', unicode_errors='strict')`加载。这个方法中,`fname`参数指定模型文件的路径,`fvocab`参数是词汇表文件的路径,如果指定了该参数,则会同时加载词汇表文件。
示例代码如下:
```python
import gensim
# 加载预训练的word2vec模型
model_file = 'path/to/word2vec.bin'
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,如果模型中没有该词汇,会抛出`KeyError`异常。
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,可以使用以下代码获取单词"hello"的向量表示:
```
vector = w2v['hello']
```