gensim.models.word2vec.wv参数说明

gensim.models.word2vec.wv有以下常用的参数说明：

- vector_size：词向量维度。
- window：窗口大小，表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离。
- min_count：忽略出现次数低于该值的单词。
- workers：训练的并发数。
- sg：训练算法，当 sg=0 时，采用 CBOW 模型，当 sg=1 时，采用 Skip-Gram 模型。
- negative：负采样大小，通常在 [5, 20] 之间。
- sample：高频词采样的阈值，范围为 [0, 1e-5]。
- alpha：学习率，通常在 [0.025, 0.001] 之间。
- min_alpha：学习率的最小值。
- epochs：迭代次数。

以上参数是常用的，具体应根据实际情况进行调整。

相关问题

gensim.models.word2vec.wv.similiarity参数说明

我了解您的要求，我的回答如下：

gensim.models.word2vec.wv.similarity是Gensim中一种用于计算两个单词之间相似度的函数。该函数的参数包括两个单词，返回一个表示这两个单词之间相似度的浮点数。

具体来说，该函数采用了基于余弦相似度的方法，通过比较两个单词的词向量来计算它们之间的相似度。对于处于同一语义空间中的单词，它们的词向量会有非常相似的分布，从而可以通过词向量间的余弦夹角来计算它们之间的相似度。

需要注意的是，gensim.models.word2vec.wv.similarity函数计算相似度的方法是基于当前训练好的词向量空间的，因此在使用该函数之前需要保证已经训练好了合适的词向量模型。此外，该函数对于未见过的单词对，返回的相似度可能不准确。

gensim.models.word2vec怎么使用

你可以通过以下代码导入gensim库并使用word2vec模型：

import gensim

# 加载语料库
sentences = gensim.models.word2vec.Text8Corpus('text8')

# 训练模型
model = gensim.models.Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)

# 查找相似词
sim_words = model.wv.most_similar('car')
print(sim_words)

其中，size表示词向量的维度，window表示上下文窗口大小，min_count表示忽略出现次数小于该值的词语，workers表示训练时使用的线程数。以上只是一个简单的例子，gensim的word2vec模型还有很多其他的使用方法，具体可以参考官方文档。