word2vec 训练skip-gram模型
时间: 2023-07-06 08:04:03 浏览: 82
Word2Vec 是一种常见的词向量表示方法,它通过训练神经网络来学习每个单词的分布式表示。在 Word2Vec 中,有两种不同的模型:CBOW 和 Skip-gram。Skip-gram 模型是一种基于目标单词预测其上下文单词的模型,通常比 CBOW 模型效果更好。
下面是使用 Gensim 库训练 Skip-gram 模型的示例代码:
```python
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [['this', 'is', 'the', 'first', 'sentence', 'for', 'word2vec'],
['this', 'is', 'the', 'second', 'sentence'],
['yet', 'another', 'sentence'],
['one', 'more', 'sentence'],
['and', 'the', 'final', 'sentence']]
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4, sg=1)
```
在这个例子中,我们使用了一个包含 5 个句子的语料库来训练 Skip-gram 模型。其中,size 参数指定了词向量的维度,window 参数指定了上下文窗口的大小,min_count 参数指定了忽略出现次数低于该值的单词,workers 参数指定了训练时使用的线程数,sg 参数指定了使用的模型类型(0 表示 CBOW,1 表示 Skip-gram)。
训练好模型后,我们可以使用以下代码来获取某个单词的词向量表示:
```python
vector = model.wv['word']
```
其中,'word' 表示我们要获取词向量的单词。这个方法会返回一个长度为 size 的一维数组,即该单词的分布式表示。