python生成word2vec构建词表的代码

时间: 2023-10-12 11:13:21 浏览: 34
以下是使用Python生成Word2Vec模型并构建词表的代码示例: ```python 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。
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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 使用word2vec词嵌入代码

以下是使用Python中gensim库实现Word2Vec词嵌入的代码: ```python from gensim.models import Word2Vec # 定义语料库 sentences = [['this', 'is', 'the', 'first', 'sentence', 'for', 'word2vec'], ['this', 'is', 'the', 'second', 'sentence'], ['yet', 'another', 'sentence'], ['one', 'more', 'sentence'], ['and', 'the', 'final', 'sentence']] # 训练模型 model = Word2Vec(sentences, min_count=1) # 获取词向量 vector = model.wv['sentence'] print(vector) ``` 上述代码中,我们首先定义了一个语料库,然后使用该语料库训练了一个Word2Vec模型。接着,我们可以使用`model.wv`获取词向量,例如获取单词“sentence”的向量表示。最后,我们将该向量打印出来。

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