word2vec关键词提取 python_如何从word2vec的Google预训练模型中提取单词向量？

要从Google预训练的word2vec模型中提取单词向量，可以使用Gensim库中的KeyedVectors类。以下是一个简单的Python代码示例：

import gensim.downloader as api

# 加载预训练模型
model = api.load('word2vec-google-news-300')

# 获取单词向量
vector = model['word']

这里的`word`是你要获取向量的单词。如果你要获取多个单词的向量，可以将它们放在一个列表中并使用`model[]`方法一次获取它们的向量。

还要注意，这个预训练模型非常大，需要下载几个G的数据。另外，这个模型只提供了英语单词的向量，如果你需要处理其他语言的单词，你可能需要找到其他的预训练模型。

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word2vec关键词提取python

关键词提取 python 的方法有很多，其中 word2vec 是一种比较流行的，并且可以用于生成词向量。可以使用 Gensim 库中的 word2vec 模型来进行关键词提取。具体的实现方法可以参考相关的教程和文档。

word2vec预训练模型中如何 随机初始化特殊字符的词向量

在Word2Vec预训练模型中，特殊字符（如PAD、UNK等）的词向量通常已经被初始化为固定的值。如果您想随机初始化特殊字符的词向量，您需要首先加载预训练模型，然后手动更改特殊字符的向量。

以下是一个示例代码，其中我们将加载Google的预训练Word2Vec模型，并随机初始化特殊字符的向量：

from gensim.models import KeyedVectors
import numpy as np

# 加载预训练模型
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz', binary=True)

# 获取特殊字符的向量
pad_vector = model['PAD']
unk_vector = model['UNK']

# 随机初始化特殊字符的向量
new_pad_vector = np.random.rand(len(pad_vector))
new_unk_vector = np.random.rand(len(unk_vector))

# 更新特殊字符的向量
model.add_vector('PAD', new_pad_vector)
model.add_vector('UNK', new_unk_vector)

# 测试特殊字符的向量
print(model['PAD'])
print(model['UNK'])

在上面的代码中，我们首先加载Google的预训练Word2Vec模型。然后，我们获取了特殊字符的向量（即'PAD'和'UNK'）。接下来，我们使用`np.random.rand()`方法随机初始化这些向量，并使用`model.add_vector()`方法将其更新到模型中。最后，我们打印特殊字符的新向量以进行测试。

请注意，更新特殊字符的向量会更改模型的内部状态，因此在更新这些向量之后，您可能需要重新训练模型以更新其他向量。