写一FastText在已分词文本上生成词向量的代码
时间: 2023-08-31 21:43:06 浏览: 83
### 回答1:
FastText是一种针对大规模文本分析的有效模型,可以用来生成词向量。以下是在已分词文本上生成FastText词向量的代码示例:from gensim.models import FastText# 创建fastText模型
model = FastText(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)# 获取词向量
word_vectors = model.wv # 获取特定单词的词向量
vector = word_vectors['word']
### 回答2:
FastText是一种用于生成词向量的快速文本分类算法,它可以在已分词文本上生成高质量的词向量。以下是使用Python编写的FastText在已分词文本上生成词向量的代码示例:
```python
from gensim.models import FastText
# 读取已分词文本数据
def read_tokenized_data(filename):
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
data = file.readlines()
tokenized_data = [line.strip().split() for line in data]
return tokenized_data
# 训练FastText模型并生成词向量
def train_fasttext(tokenized_data):
model = FastText(sentences=tokenized_data, size=100, window=5, min_count=5, workers=4, sg=1)
# sentences:已分词文本数据
# size:生成的词向量维度
# window:窗口大小,表示语境中前后的单词数量
# min_count:词频阈值,低于该阈值的单词会被忽略
# workers:并发训练的线程数
# sg:1表示使用skip-gram模型,0表示使用CBOW模型
return model
# 保存生成的词向量模型
def save_model(model, filename):
model.save(filename)
# 加载词向量模型
def load_model(filename):
model = FastText.load(filename)
return model
# 示例:使用上述函数生成词向量并保存为模型文件
if __name__ == '__main__':
# 读取已分词文本数据
tokenized_data = read_tokenized_data('tokenized_data.txt')
# 训练FastText并生成词向量模型
model = train_fasttext(tokenized_data)
# 保存词向量模型
save_model(model, 'word_vectors.model')
# 加载词向量模型
loaded_model = load_model('word_vectors.model')
```
以上代码使用了`gensim`库中的FastText模块,首先读取已分词文本数据,然后使用`train_fasttext()`函数训练FastText模型,并生成词向量。最后,使用`save_model()`函数将生成的词向量模型保存为文件,可通过`load_model()`函数加载已保存的词向量模型。