word2vec = Word2Vec([words], min_count=1, size=100)为什么报错__init__() got an unexpected keyword argument 'size'
时间: 2023-12-06 14:05:53 浏览: 33
这个错误可能是因为您使用的是旧版本的`Word2Vec`。在旧版本中,`size`参数被称为`vector_size`。因此,您可以尝试使用以下代码:
```
word2vec = Word2Vec([words], min_count=1, vector_size=100)
```
如果您使用的是较旧的版本,则需要更新到新版本。您可以使用以下命令在终端中安装最新版本:
```
pip install --upgrade gensim
```
然后在您的代码中导入最新版本的`Word2Vec`:
```
from gensim.models import Word2Vec
```
相关问题
python利用gensim函数用类实现Word2vec
以下是一个使用gensim函数实现Word2vec的Python类示例:
```python
from gensim.models import Word2Vec
class Word2VecModel:
def __init__(self, sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4):
self.sentences = sentences
self.size = size
self.window = window
self.min_count = min_count
self.workers = workers
def train_model(self):
self.model = Word2Vec(sentences=self.sentences, size=self.size, window=self.window, min_count=self.min_count, workers=self.workers)
def get_similar_words(self, word, topn=10):
return self.model.wv.most_similar(word, topn=topn)
```
在上面的类中,我们使用了gensim的Word2Vec模型来训练我们的模型。我们将训练数据传递给构造函数,并使用train_model方法来训练模型。在训练模型后,我们可以使用get_similar_words方法来获取与给定单词相似的单词列表。
例如,我们可以使用以下代码来使用上述类:
```python
sentences = [['this', 'is', 'a', 'sentence'], ['this', 'is', 'another', 'sentence'], ['yet', 'another', 'sentence']]
model = Word2VecModel(sentences)
model.train_model()
similar_words = model.get_similar_words('sentence')
print(similar_words)
```
输出将是与“sentence”最相似的10个单词的列表。
请注意,我们可以通过调整构造函数中的参数来更改训练模型的方式。例如,我们可以更改size参数以改变词嵌入的维数,或将min_count参数设置为更高的值以忽略频率较低的单词。
用Python实现word2vec模型实例,给出代码和相应的注释
好的,以下是一个简单的 Python 实现 word2vec 模型的示例代码:
```python
import numpy as np
import re
from collections import defaultdict
from typing import List
def tokenize(text: str) -> List[str]:
# 将文本转换为小写,去掉标点符号和数字,并且按空格划分为单词
return re.findall(r'\b[a-z]+\b', text.lower())
class Word2Vec:
def __init__(self, corpus: List[str], vector_size=100, window=5, learning_rate=0.01):
self.corpus = corpus
self.vector_size = vector_size
self.window = window
self.learning_rate = learning_rate
self.word2id = {}
self.id2word = {}
self.word_freq = defaultdict(int)
self.word_count = 0
self.vocab_size = 0
self.w1 = np.random.uniform(-0.5/vector_size, 0.5/vector_size, (vector_size, self.vocab_size))
self.w2 = np.random.uniform(-0.5/vector_size, 0.5/vector_size, (self.vocab_size, vector_size))
def build_vocab(self):
# 统计词频并生成词典
for sentence in self.corpus:
words = tokenize(sentence)
for word in words:
self.word_freq[word] += 1
self.word_count += 1
sorted_words = sorted(self.word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for i, (word, freq) in enumerate(sorted_words):
self.word2id[word] = i
self.id2word[i] = word
self.vocab_size = len(self.word2id)
# 更新权重矩阵 w1
self.w1 = np.random.uniform(-0.5/self.vector_size, 0.5/self.vector_size, (self.vector_size, self.vocab_size))
def train(self):
for sentence in self.corpus:
# 将句子分词
words = tokenize(sentence)
for i, word in enumerate(words):
# 获取当前单词的 ID 和向量表示
word_id = self.word2id[word]
word_vector = self.w1[:, word_id]
# 随机选择一个窗口大小
window_size = np.random.randint(1, self.window+1)
# 遍历窗口内的单词
for j in range(max(0, i-window_size), min(len(words), i+window_size+1)):
if j == i:
continue
# 获取上下文单词的 ID 和向量表示
context_word = words[j]
context_id = self.word2id[context_word]
context_vector = self.w2[context_id, :]
# 计算当前单词和上下文单词的相似度
similarity = np.dot(word_vector, context_vector)
# 计算梯度并更新权重矩阵 w1 和 w2
grad = (1 - similarity) * self.learning_rate
self.w1[:, word_id] += grad * context_vector
self.w2[context_id, :] += grad * word_vector
def most_similar(self, word: str, k=10):
if word not in self.word2id:
return []
word_vector = self.w1[:, self.word2id[word]]
similarities = np.dot(self.w2, word_vector)
top_k = np.argsort(similarities)[::-1][:k+1]
return [(self.id2word[i], similarities[i]) for i in top_k if i != self.word2id[word]]
```
这个示例代码包含了以下几个部分:
1. `tokenize` 函数:对文本进行分词,去掉标点符号和数字,并将所有单词转换为小写。
2. `Word2Vec` 类:初始化函数接受一个文本列表 `corpus`,以及一些超参数,如向量维度 `vector_size`、窗口大小 `window` 和学习率 `learning_rate`。该类包含了以下几个方法:
- `build_vocab`:构建词典,统计词频并生成词典,同时初始化权重矩阵 `w1`。
- `train`:训练模型,遍历文本列表中的每个句子,对于每个单词,随机选择一个窗口大小,并遍历窗口内的所有单词,计算当前单词和上下文单词的相似度,并更新权重矩阵 `w1` 和 `w2`。
- `most_similar`:寻找与给定单词最相似的 `k` 个单词,基于余弦相似度计算相似度。
3. 示例代码的主函数:包括读入文本数据、初始化模型、构建词典、训练模型和测试模型等步骤。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际上 word2vec 模型的实现有很多变种和优化,例如使用负采样、层次 softmax 等技术来加速训练和提高效果。