model = Word2Vec(lines,vector_size = 20,window = 2 ,min_count = 3, epochs = 7,negative = 10)是否调用了最原始的word2vec
时间: 2024-05-26 12:12:05 浏览: 30
是的,这行代码调用了最原始的word2vec算法,其中lines是一个可迭代的对象,可以是一个列表或一个文件的迭代器,用于输入训练数据;vector_size指定了词向量的维度;window指定了上下文窗口大小;min_count指定了忽略出现次数小于该值的单词;epochs指定了训练的轮数;negative指定了负采样的样本数。
相关问题
model = Word2Vec(wiki_news, vector_size=100,sg=0, window=5, min_count=5,workers=9, epochs=50)返回的model长什么样
ChitGPT:您好!关于您的问题,Word2Vec返回的model是一个训练好的词向量模型,其中包含许多词汇及其对应的向量表示。在这个例子中,vector_size为100,表示每个词汇的向量维度为100;sg参数为0,表示使用CBOW模型;window参数为5,表示窗口大小为5;min_count参数为5,表示只考虑出现次数至少为5次的词汇;workers参数为9,表示训练使用的线程数;epochs参数为50,表示训练的迭代次数。具体模型的形式会根据使用的库不同而有所差异,但通常包含训练好的词汇表和对应的向量矩阵。
model = Word2Vec(wiki_news, vector_size=100,sg=0, window=5, min_count=5,workers=9, epochs=50)中的参数是什么意思
这是一个创建 Word2Vec 模型的代码示例,其中参数的含义如下:
- wiki_news:训练 Word2Vec 模型所需的语料库,以列表形式传入。
- vector_size:词向量的维度大小。
- sg:训练算法的选择。当 sg=0 时,表示采用 CBOW 模型;当 sg=1 时,表示采用 Skip-gram 模型。
- window:在训练过程中每个词所考虑的上下文窗口大小。
- min_count:忽略出现次数少于此值的单词。
- workers:用于控制训练的并行数。
- epochs:训练的轮数。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)