使用opennmt构建的词表越大越好嘛

答案可能不是绝对的，使用opennmt构建的词表越大，可以提供更多的语言表达和丰富的语言组合，但是同时也会带来更高的计算复杂度，如果词表不能很好地与语料数据匹配，可能会出现过拟合的问题。因此，需要根据实际情况调整词表大小。

相关问题

jieba分词word2vec分词构建词表

jieba分词和word2vec分词都是常用的中文分词方法，可以用来构建词表。

使用jieba分词，可以先将文本进行分词，然后统计每个词出现的次数，最终得到一个词频表。可以将词频表中词频高的词选出来，作为词表中的词。

使用word2vec分词，则需要先对文本进行预处理，例如去除停用词、数字和标点符号等，然后使用word2vec算法将文本中的每个词映射为一个向量。可以将向量空间中距离近的词归为一类，作为词表中的词。

无论是使用jieba分词还是word2vec分词，构建词表的关键在于选择合适的词频或距离阈值，以保证词表中的词具有代表性和区分度。

python生成word2vec构建词表的代码

以下是使用Python生成Word2Vec模型并构建词表的代码示例：

from gensim.models import Word2Vec
import pandas as pd

# 读取文本数据
text_data = pd.read_csv('data.csv', header=None, delimiter="\t", quoting=3)

# 使用gensim库构建Word2Vec模型
model = Word2Vec(text_data, min_count=1)

# 获取所有词语
words = list(model.wv.vocab)

# 将词表写入文件
with open('vocab.txt', 'w') as f:
    for word in words:
        f.write(word + '\n')

在上面的代码中，我们首先使用pandas库读取文本数据，并使用gensim库中的Word2Vec类构建Word2Vec模型。接下来，我们使用model.wv.vocab获取模型中所有的词语，并将它们写入一个文本文件中，每行一个词语。最后，我们将生成的词表保存到名为vocab.txt的文本文件中。