中文world2vec模型下载
时间: 2024-06-08 14:11:47 浏览: 12
中文Word2Vec模型可以从以下几个来源下载:
1. 搜狗实验室:SogouCS-300中文语料库及其Word2Vec模型。该模型使用了搜狗实验室提供的中文语料库,包含300维的词向量。下载地址:http://www.sogou.com/labs/resource/cs.php
2. 中科院计算所NLPLab:Chinese Word Vectors(中文词向量)。该模型使用了中科院计算所NLPLab提供的中文Wikipedia语料库,包含100维和300维的词向量。下载地址:https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors
3. 哈工大社会计算与信息检索研究中心:哈工大中文词向量库。该模型使用了哈工大社会计算与信息检索研究中心提供的中文新闻语料库,包含了100维和200维的词向量。下载地址:http://www.nlpir.org/?action-viewnews-itemid-145
4. 腾讯AI Lab:中文词向量数据。该模型使用了腾讯AI Lab提供的中文新闻语料库,包含了200维和400维的词向量。下载地址:https://ai.tencent.com/ailab/nlp/embedding.html
以上是一些常用的中文Word2Vec模型下载地址,你可以根据自己的需求选择下载。
相关问题
训练doc2vec模型的学习率参数在哪设置
在Gensim中,可以在训练Doc2Vec模型时通过`alpha`参数来设置初始学习率,通过`min_alpha`参数来设置最小学习率。默认情况下,初始学习率为0.025,最小学习率为0.0001。在训练过程中,学习率会逐渐降低,直到达到最小学习率。你也可以通过调整`epochs`参数来进一步控制学习率下降的速度。例如:
```python
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
# 创建训练数据
train_corpus = [TaggedDocument(words=['hello', 'world'], tags=['doc1']),
TaggedDocument(words=['foo', 'bar'], tags=['doc2'])]
# 初始化模型
model = Doc2Vec(vector_size=50, min_count=1, epochs=10)
# 训练模型
model.build_vocab(train_corpus)
model.train(train_corpus, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)
# 调整学习率参数
model.alpha -= 0.002 # 逐渐降低学习率
model.min_alpha = model.alpha # 最小学习率等于当前学习率
# 再次训练模型
model.train(train_corpus, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)
```
在上面的例子中,我们逐渐降低学习率,从而使模型在训练过程中更加充分地探索参数空间。
列举一个word2vec模型的应用实例并生成代码
一个word2vec模型的应用实例可以是将文本转换为矢量表示。下面的代码演示了如何使用word2vec模型将文本转换为矢量表示:from gensim.models import Word2Vec# 读取文本数据
text = [["hello","world"],["good","morning"]]# 训练模型
model = Word2Vec(sentences=text, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)# 使用模型转换文本
vector1 = model.wv['hello']print(vector1)
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