python代码实现使用word2vec方法对英文电影评论将符号化的单词转变成数字,供计算机能够处理
时间: 2024-03-04 20:48:05 浏览: 19
以下是一个完整的Python代码,用于将英文电影评论中的符号化单词转换为数字,供计算机处理:
```python
from gensim.models import Word2Vec
import numpy as np
# 加载数据集
with open('movie_reviews.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = f.readlines()
# 预处理数据集
data = [sentence.strip().split() for sentence in data]
# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences=data, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# 保存模型
model.save('word2vec.model')
# 加载模型
model = Word2Vec.load('word2vec.model')
# 将单词转换为数字
def word_to_number(data):
res = []
for sentence in data:
sentence_res = []
for word in sentence:
try:
sentence_res.append(model.wv.vocab[word].index)
except KeyError:
sentence_res.append(0)
res.append(sentence_res)
return np.array(res)
# 转换数据集
data = word_to_number(data)
```
在这个例子中,我们使用了gensim库中的Word2Vec模型来训练我们的模型,并将其保存到了本地硬盘中。我们还定义了一个函数,用于将符号化的单词转换为数字,并将其存储在一个numpy数组中。最后,我们使用这个函数将我们的数据集转换为数字,以供计算机使用。