gensim.models.Word2Vec里面参数含义
时间: 2023-12-25 12:06:45 浏览: 102
`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。
相关问题
import gensim.models.keyedvectors as word2vec 与from gensim.models import Word2Vec有什么区别
这两个语句导入的是不同的模块。
`import gensim.models.keyedvectors as word2vec` 导入的是 `gensim` 库中的 `keyedvectors` 模块,该模块提供了一些操作词向量的方法。这个模块中的 `KeyedVectors` 类可以用来加载预训练的词向量模型文件并进行相关操作。
而 `from gensim.models import Word2Vec` 导入的是 `gensim` 库中的 `Word2Vec` 模块,该模块提供了训练和使用词向量的相关方法。这个模块中的 `Word2Vec` 类可以用来训练词向量模型。
总之,两个模块都是与词向量相关的,但是提供的功能不同。`keyedvectors` 模块提供了一些在预训练的词向量上进行操作的方法,而 `Word2Vec` 模块提供了训练和使用词向量的方法。
Can't pickle <class 'gensim.models.word2vec.Word2Vec'>: import of module 'gensim.models.word2vec' failed
这个错误提示通常是由于使用了 multiprocessing 库进行并行操作,但是在多进程中无法序列化 Word2Vec 对象导致的。解决方法是在创建进程前将 Word2Vec 对象转化为字符串形式,然后在进程内重新创建对象。示例代码如下:
```python
import gensim
import multiprocessing as mp
model = gensim.models.Word2Vec.load('model_path')
def worker_func(model_str):
model = gensim.models.Word2Vec.load(model_str)
# 进程操作
if __name__ == '__main__':
model_str = pickle.dumps(model)
pool = mp.Pool(processes=4)
results = [pool.apply_async(worker_func, args=(model_str,)) for i in range(4)]
output = [p.get() for p in results]
```
在以上代码中,我们使用了 pickle.dumps() 将 Word2Vec 对象转化为字符串形式,然后在进程内重新创建对象。
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