.global arm_boot .global _vectors .global global_data .global _sbss
时间: 2024-06-08 20:10:17 浏览: 12
这些是在汇编语言中使用的全局符号。它们用于标识程序中的特定全局变量或函数。
- `.global arm_boot`: 这是一个全局符号,可能用于标识 ARM 引导程序的起始点或入口点。
- `.global _vectors`: 这是一个全局符号,可能用于标识向量表的位置或起始地址。
- `.global global_data`: 这是一个全局符号,可能用于标识全局数据区域的起始地址。
- `.global _sbss`: 这是一个全局符号,可能用于标识未初始化的静态数据段(BSS)的起始地址。
请注意,这些解释仅基于常见的命名约定,并且在特定上下文中可能具有不同的含义。
相关问题
word2vec中如何设置model.add_vectors
在Word2Vec中,您可以使用`model.add_vectors()`方法向模型添加多个词向量。此方法需要两个参数:`keys`和`vectors`。
`keys`是一个包含要添加的词的列表。`vectors`是一个包含词向量的二维数组,其中每一行对应于`keys`列表中的一个词。例如,如果您要添加三个词`['apple', 'banana', 'orange']`,那么`vectors`数组应该是一个3行,向量维度为`model.vector_size`的二维数组。
以下是一个简单的实现示例:
```
# 创建一个空的Word2Vec模型
model = Word2Vec(size=100, min_count=1)
# 添加一些词
model.build_vocab(['apple', 'banana'])
# 添加新的词向量
new_keys = ['orange', 'grape']
new_vectors = np.random.rand(len(new_keys), model.vector_size)
model.add_vectors(new_keys, new_vectors)
# 查看新词的向量
print(model['orange'])
print(model['grape'])
```
在这个例子中,我们首先创建了一个空的Word2Vec模型,然后添加了一些词。接下来,我们创建了一个包含新词的列表和随机向量的二维数组,并使用`model.add_vectors()`方法将新的词和向量添加到模型中。最后,我们打印了添加的新词的向量。
请注意,添加新词向量会更改模型的内部状态,因此在添加新词向量之后,您可能需要重新训练模型以更新其他向量。
KeyedVectors.load_word2vec_format
`KeyedVectors.load_word2vec_format` 是 Gensim 库中的一个函数,用于加载预训练的 Word2Vec 模型。它可以将预先训练好的 Word2Vec 模型加载到内存中,并返回一个 `KeyedVectors` 对象,该对象提供了一些方便的方法来操作和查询词向量。
这个函数的参数包括:
- `fname`: 预训练的 Word2Vec 模型文件路径
- `binary`: 是否使用二进制格式加载模型(默认为 `True`)
- `limit`: 限制加载的词向量数量(默认为 `None`,即加载所有的词向量)
- `datatype`: 指定词向量的数据类型(默认为 `numpy.float32`)
示例代码:
```python
from gensim.models import KeyedVectors
# 加载预训练的 Word2Vec 模型
model_path = 'path/to/pretrained/word2vec/model'
word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_path, binary=True, limit=50000)
# 查询单词的向量
vector = word_vectors['apple']
# 计算两个单词的余弦相似度
similarity = word_vectors.similarity('apple', 'orange')
```
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