gensim.matutils.unitvec(np.array(mean).mean(axis=0)).astype(np.float32)
时间: 2024-01-21 20:03:17 浏览: 17
这行代码的作用是将一个numpy数组表示的向量进行单位化,即将它的长度缩放到1。这么做的好处是可以消除向量长度对计算相似度的影响,让每个维度的重要性平等对待。具体而言,它将输入的向量先沿着每个维度求平均值,得到一个新的向量,然后再对这个新向量进行单位化。最后返回一个dtype为np.float32的numpy数组表示的单位化向量。
相关问题
gensim 4.3.1中相应的gensim.models如何代替
在gensim 4.3.1中,gensim的wrappers模块已经被移除了,它的功能被整合到gensim.models中的相应类中。下面是一些常用的wrappers类以及相应的替代类:
- `gensim.models.wrappers.LdaVowpalWabbit` 可以替换为 `gensim.models.ldamodel.LdaModel`,它支持使用VowpalWabbit格式的输入数据。
- `gensim.models.wrappers.DtmModel` 可以替换为 `gensim.models.ldaseqmodel.LdaSeqModel`,它支持使用DTM格式的输入数据。
- `gensim.models.wrappers.FastText` 可以替换为 `gensim.models.fasttext.FastText`,它支持使用FastText格式的输入数据。
除此之外,gensim还提供了其他一些模型类,比如`gensim.models.Doc2Vec`、`gensim.models.Word2Vec`、`gensim.models.TfidfModel`等,可以根据需要选择相应的类来代替wrappers模块中的类。
gensim.models.ldamodel.LdaModel.save
`gensim.models.ldamodel.LdaModel.save` 是一个方法,用于将训练好的 LDA 模型保存到磁盘上,以便后续可以重新加载该模型进行使用。该方法的参数是要保存的文件名,通常以 ".lda" 为后缀。例如:
```python
from gensim.models.ldamodel import LdaModel
# 假设已经通过某种方式训练好了 LDA 模型
lda_model = LdaModel(corpus, num_topics=10, id2word=dictionary)
# 将训练好的 LDA 模型保存到磁盘上
lda_model.save('my_lda_model.lda')
```
该代码将训练好的 LDA 模型保存到名为 "my_lda_model.lda" 的文件中。要重新加载该模型,可以使用 `gensim.models.ldamodel.LdaModel.load` 方法。例如:
```python
from gensim.models.ldamodel import LdaModel
# 加载之前保存的 LDA 模型
lda_model = LdaModel.load('my_lda_model.lda')
# 使用加载的 LDA 模型进行推断
doc = ['this', 'is', 'a', 'test', 'document']
doc_bow = lda_model.id2word.doc2bow(doc)
doc_topics = lda_model.get_document_topics(doc_bow)
```
以上代码会将之前保存的 LDA 模型加载到 `lda_model` 变量中,并使用该模型对一个文档进行主题推断。