Word2Vec参数说明
时间: 2024-05-24 14:15:45 浏览: 102
Word2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法,其主要参数包括:
1. `size`: 词向量的维度。默认值为100,一般情况下可以设置为300,取决于训练语料的规模和复杂度。
2. `window`: 上下文窗口大小。默认值为5,表示在训练词向量时,考虑每个词左右5个单词内的上下文。
3. `min_count`: 词频阈值。默认值为5,表示只有在训练语料中出现次数大于等于5次的单词才会被纳入词汇表中。
4. `sg`: 模型类型。默认为0,表示使用CBOW模型进行训练;当设置为1时,表示使用Skip-gram模型进行训练。
5. `hs`: 是否使用层次softmax。默认为0,表示使用负采样;当设置为1时,表示使用层次softmax。
6. `negative`: 负采样数量。默认为5,表示在负采样时,对于每个正样本,从词汇表中随机选择5个单词作为负样本。
7. `alpha`: 初始学习率。默认为0.025,随着训练进行,学习率会逐渐降低。
8. `min_alpha`: 最小学习率。默认为0.0001,学习率降到该值时停止训练。
9. `workers`: 训练时使用的线程数。默认值为3,可以根据计算机的CPU核心数进行设置。
以上是常用的参数,还有其他一些参数可以根据具体情况进行调整。
相关问题
gensim.models.word2vec.wv参数说明
gensim.models.word2vec.wv有以下常用的参数说明:
- vector_size:词向量维度。
- window:窗口大小,表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离。
- min_count:忽略出现次数低于该值的单词。
- workers:训练的并发数。
- sg:训练算法,当 sg=0 时,采用 CBOW 模型,当 sg=1 时,采用 Skip-Gram 模型。
- negative:负采样大小,通常在 [5, 20] 之间。
- sample:高频词采样的阈值,范围为 [0, 1e-5]。
- alpha:学习率,通常在 [0.025, 0.001] 之间。
- min_alpha:学习率的最小值。
- epochs:迭代次数。
以上参数是常用的,具体应根据实际情况进行调整。
gensim.models.word2vec.wv.similiarity参数说明
我了解您的要求,我的回答如下:
gensim.models.word2vec.wv.similarity是Gensim中一种用于计算两个单词之间相似度的函数。该函数的参数包括两个单词,返回一个表示这两个单词之间相似度的浮点数。
具体来说,该函数采用了基于余弦相似度的方法,通过比较两个单词的词向量来计算它们之间的相似度。对于处于同一语义空间中的单词,它们的词向量会有非常相似的分布,从而可以通过词向量间的余弦夹角来计算它们之间的相似度。
需要注意的是,gensim.models.word2vec.wv.similarity函数计算相似度的方法是基于当前训练好的词向量空间的,因此在使用该函数之前需要保证已经训练好了合适的词向量模型。此外,该函数对于未见过的单词对,返回的相似度可能不准确。