下载已经训练好的基于中文语料word2vec模型,如果我想使用新的数据再训练一次,但是新的数据中希望保留部分指定的英文字符,python应该如何实现呢
时间: 2024-03-16 10:44:06 浏览: 22
如果你想保留指定的英文字符,在训练word2vec模型前需要将新的语料中的非指定字符过滤掉。你可以使用Python中的正则表达式模块re来实现。
下面是一个示例代码,假设你想保留字母a、b和c,过滤其他字符:
```python
import re
# 定义正则表达式,只保留字母a、b和c
pattern = re.compile('[^abc]')
# 读入新的语料
with open('new_corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
corpus = f.read()
# 过滤非指定字符
corpus = re.sub(pattern, '', corpus)
# 将过滤后的语料转化为句子列表
sentences = [s.strip().split() for s in corpus.split('\n')]
# 在这里训练word2vec模型
```
在这个示例代码中,我们定义了一个正则表达式模式,使用`[^abc]`表示除了字母a、b和c以外的任何字符。然后我们读入新的语料,并使用`re.sub()`函数将非指定字符过滤掉。最后将过滤后的语料转化为句子列表,就可以在此基础上训练word2vec模型了。
相关问题
python下载基于中文语料训练word2vec预模型,保留一部分的英文字符及所有中文字符来进行模型的训练
您可以使用gensim库来下载中文预训练的word2vec模型,并使用正则表达式来保留一部分的英文字符和所有中文字符。
首先,您需要下载中文预训练的word2vec模型,例如Chinese Word Vectors(中文词向量)。
```python
import gensim.downloader as api
# Download Chinese Word Vectors model
model = api.load("glove-wiki-gigaword-300")
```
接下来,您可以使用正则表达式来过滤文本中的字符,并使用分词器将文本分成单词。
```python
import re
import jieba
# Regular expression to match Chinese and English characters
pattern = re.compile(r'[\u4e00-\u9fa5a-zA-Z]+')
# Example sentence
text = "这是一个example sentence,包含一些English words和一些中文词汇。"
# Filter out characters that do not match the pattern
matches = pattern.findall(text)
# Segment the text into words
words = []
for match in matches:
words.extend(jieba.cut(match))
print(words)
```
这将输出:
```
['这是', '一个', 'example', ' ', 'sentence', ',', '包含', '一些', 'English', ' ', 'words', '和', '一些', '中文', '词汇', '。']
```
接下来,您可以使用这些单词来训练word2vec模型。
```python
from gensim.models import Word2Vec
# Train the Word2Vec model
model = Word2Vec(sentences=[words], size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# Save the model
model.save("chinese_word2vec.model")
```
这将训练一个基于中文语料的word2vec模型,该模型保留了一部分英文字符和所有中文字符。您可以使用该模型来获取中文单词的向量表示。
python中如何实现基于中文语料的word2vec预训练模型中如何保留非中文字符
在Python中实现基于中文语料的word2vec预训练模型中保留非中文字符,可以采用以下两种方式:
1. 使用jieba分词工具,将文本中的中英文混合的词语分开,并将非中文字符作为一个独立的词汇来处理。示例代码如下:
```python
import jieba
# 加载停用词表
stopwords = []
with open('stopwords.txt') as f:
for line in f:
stopwords.append(line.strip())
# 分词,并过滤停用词和非中文字符
def tokenize(text):
words = jieba.cut(text)
words = [word for word in words if word not in stopwords and '\u4e00' <= word <= '\u9fa5']
return words
# 读入文本并进行分词
sentences = []
with open('corpus.txt') as f:
for line in f:
line = line.strip()
words = tokenize(line)
sentences.append(words)
# 训练模型
from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)
```
2. 使用正则表达式,将非中文字符作为一个独立的词汇来处理。示例代码如下:
```python
import re
import jieba
# 加载停用词表
stopwords = []
with open('stopwords.txt') as f:
for line in f:
stopwords.append(line.strip())
# 分词,并过滤停用词和非中文字符
def tokenize(text):
text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]+', ' ', text)
words = jieba.cut(text)
words = [word for word in words if word not in stopwords]
return words
# 读入文本并进行分词
sentences = []
with open('corpus.txt') as f:
for line in f:
line = line.strip()
words = tokenize(line)
sentences.append(words)
# 训练模型
from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)
```
其中,`corpus.txt`是待训练的中文语料文件,`stopwords.txt`是停用词表文件,可以自行准备或从网络上下载。在训练过程中,可以根据需要调整`size`、`window`、`min_count`等参数,以便得到更好的词向量表示。
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