model = Word2Vec(sentences=df.clean_review, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)解释代码意思
时间: 2023-09-28 22:03:49 浏览: 49
这段代码使用了gensim库中的Word2Vec模型,目的是将语料库`df.clean_review`中的单词转换为向量表示,便于后续的文本处理和分析。
具体来说,这段代码的参数如下:
- `sentences`: 指定Word2Vec模型要处理的语料库,这里是一个pandas DataFrame中的一列`clean_review`,它包含了已经被处理过(如去掉了停用词、标点符号、数字等)的文本数据;
- `size`: 指定词向量的维度,这里是100,即每个单词将被转换为一个100维的向量;
- `window`: 指定Word2Vec模型中窗口大小,即模型会考虑目标单词周围的几个单词,这里是5,表示模型将考虑目标单词前后各5个单词;
- `min_count`: 指定单词在语料库中出现的最小次数,出现次数少于这个值的单词将被忽略,这里是1,表示出现过一次的单词都会被考虑;
- `workers`: 指定训练模型时使用的线程数,这里是4,表示使用4个线程来训练模型。
这段代码的功能是训练Word2Vec模型,并将其保存在一个变量`model`中,该模型可以将一段文本中的单词转换为对应的向量表示。
相关问题
model = word2vec.Word2Vec(sentences, hs=1,min_count=1,window=3,size=100)
这段代码是使用gensim库中的Word2Vec模型来训练词向量。其中,sentences是一个可迭代的句子列表或生成器,表示我们要训练的语料库;hs=1表示使用层次softmax来训练模型,min_count=1表示只考虑出现次数不少于1的词语,window=3表示在训练中考虑当前词与前后3个词之间的关系,size=100表示将词向量维度设置为100。这些参数可以根据具体情况进行调整。
model = word2vec.Word2Vec(sentences, hs=1,min_count=1,window=3,vector_size=100) 这行代码什么意思
这行代码是用来训练一个Word2Vec模型的。参数说明如下:
- `sentences`: 训练数据,可以是一个列表或者一个迭代器,每个元素都是一个由单词组成的列表。
- `hs`: 代表层次softmax算法,1表示使用该算法,0表示使用负采样。默认为0。
- `min_count`: 单词出现的最小次数,低于这个数的单词会被忽略。默认为5。
- `window`: 窗口大小,表示当前单词和预测单词之间的最大距离。默认为5。
- `vector_size`: 词向量的维度。默认为100。
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