利用语料库训练词向量时,如何加载自定义词典
时间: 2023-12-13 22:02:29 浏览: 69
HanLP:汉语语言处理-源码
在训练词向量时,可以通过加载自定义词典的方式来增强模型的词汇表现能力。一般而言,词典的格式为一个词一个词汇,每个词汇占一行,词汇的格式为单词+空格+词频。
在使用gensim库训练词向量时,可以通过Word2Vec的参数中的sentences参数传入训练语料库的路径,通过参数size指定词向量的维度,通过参数min_count指定词频的阈值,通过参数workers指定训练的线程数等等。
同时,可以通过Word2Vec的参数中的load_word2vec_format方法加载预训练的词向量模型,通过增加binary参数指定是否是二进制文件,通过增加limit参数指定读取词向量的行数,通过增加encoding参数指定词向量文件的编码方式等等。
例如,可以使用如下代码来加载自定义词典:
```
from gensim.models import Word2Vec
sentences = Path('corpus.txt').read_text(encoding='utf-8').split('\n')
sentences = [sentence.split() for sentence in sentences]
model = Word2Vec(sentences, size=100, min_count=5)
model.build_vocab(sentences, update=True)
model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=5)
model.wv.save_word2vec_format('model.bin', binary=True)
```
其中,corpus.txt为训练语料库的路径,size为词向量的维度,min_count为词频的阈值。最后,词向量模型会被保存在model.bin文件中。
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