def word2vec_train(combined): model = Word2Vec(size=vocab_dim, min_count=n_exposures, window=window_size, workers=cpu_count, iter=n_iterations) model.build_vocab(combined) # input: list model.train(combined) model.save('../model/Word2vec_model.pkl') index_dict, word_vectors,combined = create_dictionaries(model=model,combined=combined) return index_dict, word_vectors,combined print ('Training a Word2vec model...') index_dict, word_vectors,combined=word2vec_train(combined)

我正在使用 Word2Vec 进行训练，词汇维度为 vocab_dim，最小出现次数为 n_exposures，窗口大小为 window_size，使用 cpu_count 个核心，迭代次数为 n_iterations。

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def train_word2vec(texts, vector_size, min_count): """ 训练word2vec模型 :param texts: 分词后的list数据 :param vector_size: 词向量维度 :param min_count: 最小词频 :param model_name: 模型名称 :return: """ # === python3保持结果稳定的设置方法：还需要设置环境变量 model = gensim.models.Word2Vec(sentences=texts, vector_size=vector_size, min_count=min_count, workers=1, seed=1) # model.save(model_name) # model.wv.save_word2vec_format(model_name, binary=False) return model

这段代码是一个简单的训练Word2Vec模型的函数。Word2Vec是一种用于生成词向量的算法，它可以将词语表示为一个固定长度的向量，从而捕捉到词语之间的语义关系。

在这个函数中，输入参数包括`texts`（分词后的文本数据），`vector_size`（词向量的维度）和`min_count`（最小词频）。`texts`是一个包含多个句子的列表，每个句子是一个由词语组成的列表。`vector_size`指定了生成的词向量的维度，通常选择一个合适的维度来平衡计算效率和表示能力。`min_count`是指过滤掉词频低于该值的词语，可以用来去除一些噪声或者低频词。

在函数中，使用了`gensim`库中的`Word2Vec`类来训练模型。`sentences`参数接收了分词后的文本数据，`vector_size`和`min_count`分别指定了词向量的维度和最小词频。训练过程中的一些其他设置参数，如`workers`表示训练时的并行度，`seed`表示随机种子等。

最后，函数返回训练好的Word2Vec模型对象。你可以进一步使用该对象进行词向量的获取和应用，例如寻找相似词、计算词语之间的距离等。

把word2vec改为 fasttext，def train_word2vec(texts, vector_size, min_count, model_name): """ 训练word2vec模型 :param texts: 分词后的list数据 :param vector_size: 词向量维度 :param min_count: 最小词频 :param model_name: 模型名称 :return: """ # === python3保持结果稳定的设置方法：还需要设置环境变量 model = gensim.models.Word2Vec(sentences=texts, vector_size=vector_size, min_count=min_count, workers=1, seed=1) model.save(model_name) model.wv.save_word2vec_format(model_name, binary=False) return model

如果你想将`train_word2vec`函数改为使用FastText模型进行训练，你需要进行以下修改：

import fasttext

def train_fasttext(texts, vector_size, min_count, model_name):
    """
        训练FastText模型
    :param texts: 分词后的list数据
    :param vector_size: 词向量维度
    :param min_count: 最小词频
    :param model_name: 模型名称
    :return:
    """
    # 将文本数据写入文件
    with open('train.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        for sentence in texts:
            f.write(' '.join(sentence) + '\n')

    # 训练FastText模型
    model = fasttext.train_unsupervised(
        'train.txt',
        model='skipgram',
        dim=vector_size,
        minCount=min_count,
        thread=1,
        seed=1
    )

    # 保存模型
    model.save_model(model_name)

    return model

在这个新的`train_fasttext`函数中，我们使用了`fasttext`库来训练FastText模型。首先，我们将分词后的文本数据写入一个文本文件（这里假设文件名为`train.txt`）。然后，我们使用`fasttext.train_unsupervised`函数来训练FastText模型，设置了模型类型为`skipgram`，词向量维度为`vector_size`，最小词频为`min_count`，线程数为1，随机种子为1。最后，我们保存训练好的模型到指定的文件名`model_name`。

请注意，FastText模型的训练过程与Word2Vec模型略有不同，因此我们需要使用`fasttext`库提供的相应函数来进行训练和保存模型。