word2vec/trunk/word2vec -train output/corpus_output.txt -read-vocab output/corpus_output.txt.vocab -output output/final_output.bin -cbow 0 -negative 10 -size 200 -window 7 -sample 1e-5 -min-count 1 -iter 10 -threads 8 -binary 1如何设置输出文件文本格式为utf-8

在这个命令中，由于输出格式为二进制格式，因此无法直接设置输出文件的编码格式为 UTF-8。

如果需要将词向量文件转换为文本格式，并指定为 UTF-8 编码格式，可以使用 Gensim 库中的 `KeyedVectors.save_word2vec_format` 方法。这个方法可以将训练好的词向量保存为文本格式，并指定编码格式。

具体步骤如下：

from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors

# 加载训练好的词向量文件
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('output/final_output.bin', binary=True)

# 将词向量保存为文本格式，并指定编码格式为 UTF-8
model.save_word2vec_format('output/final_output.txt', binary=False, encoding='utf-8')

这样，就可以将训练好的词向量文件转换为文本格式，并指定为 UTF-8 编码格式。保存为文本格式的词向量文件可以在编辑器中直接查看和编辑。

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word2vec/trunk/word2vec -train output/corpus_output.txt -read-vocab output/corpus_output.txt.vocab -output output/final_output.bin -cbow 0 -negative 10 -size 200 -window 7 -sample 1e-5 -min-count 1 -iter 10 -threads 8 -binary 1输出文件的编码格式是什么

在这个命令中，`-binary 1` 表示输出二进制格式的词向量文件，因此输出文件的编码格式并不是标准的文本编码格式，而是一些二进制数据。二进制文件是一种不可读的文件格式，它使用 0 和 1 来表示数据，在编辑器中无法直接查看和编辑。

如果想要查看输出文件中的词向量，可以使用 Gensim 库中的 `KeyedVectors.load_word2vec_format` 方法来加载文件，并使用 `save_word2vec_format` 方法将词向量保存为文本格式。例如：

from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors

# 加载二进制格式的词向量文件
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('output/final_output.bin', binary=True)

# 将词向量保存为文本格式
model.save_word2vec_format('output/final_output.txt', binary=False)

这样，就可以将二进制格式的词向量文件转换为文本格式，方便查看和编辑。保存为文本格式的词向量文件默认使用 UTF-8 编码格式。

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

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。