gensim.models.Word2Vec里面参数含义
时间: 2023-12-25 22:06:45 浏览: 25
`gensim.models.Word2Vec` 是一个用于训练词向量的工具,它的主要参数含义如下:
- `sentences`:输入的语料库,可以是一个可迭代的对象,比如列表或者文件,每个元素是一个句子或一个文档。
- `vector_size`:生成的词向量的维度,例如 `vector_size=100` 表示生成的词向量是一个100维的向量。
- `window`:词向量训练时窗口的大小,窗口是指当前词和预测词之间的最大距离,如果 `window=5`,则表示当前词和预测词之间的距离不超过5个词。
- `min_count`:训练词向量时忽略出现次数少于 `min_count` 的词。
- `sg`:训练模型的算法,如果 `sg=0`,则使用 CBOW 算法进行训练,如果 `sg=1`,则使用 Skip-Gram 算法进行训练。
- `negative`:Negative Sampling 的样本数,通常设置在5-20之间。
- `hs`:使用 Hierarchical Softmax 进行训练,如果 `hs=1`,则使用 Hierarchical Softmax 进行训练,如果 `hs=0`,则使用 Negative Sampling 进行训练。
- `workers`:训练词向量时使用的线程数,通常设置为CPU的核数。
更多详细的参数含义及使用方式,可以参考 `gensim.models.Word2Vec` 的官方文档。
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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怎么使用
你可以通过以下代码导入gensim库并使用word2vec模型:
```
import gensim
# 加载语料库
sentences = gensim.models.word2vec.Text8Corpus('text8')
# 训练模型
model = gensim.models.Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)
# 查找相似词
sim_words = model.wv.most_similar('car')
print(sim_words)
```
其中,size表示词向量的维度,window表示上下文窗口大小,min_count表示忽略出现次数小于该值的词语,workers表示训练时使用的线程数。以上只是一个简单的例子,gensim的word2vec模型还有很多其他的使用方法,具体可以参考官方文档。