def load_word2vec(): word_embeddings = {} with open('data/vector/local_vocab.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: values = line.split() word = values[0] embedding = np.asarray(values[1:], dtype='float32') word_embeddings[word] = embedding return word_embeddings
时间: 2023-06-17 21:02:53 浏览: 40
这段代码的功能是从本地磁盘加载预先训练好的 Word2Vec 词向量,将每个单词和其对应的向量储存在一个字典中,并返回该字典。具体来说,该函数会读取 local_vocab.txt 文件中的每一行,将单词和它的向量分别储存在 values 列表中,然后将向量转换为 numpy 数组,并将单词和向量以键值对的形式存储在 word_embeddings 字典中。最后,该函数返回储存了所有单词和向量的字典。
相关问题
以下的编程可以计算出文本 P1 和文本 P2 的相似度,代码如下,请补全。 def simlarityCalu(vector1,vector2): else: model = gensim.models.Word2Vec.load('data/zhiwiki_news.word2vec') p1 = './data/P1.txt' p2 = './data/P2.txt' p1_keywords = './data/P1_keywords.txt' p2_keywords = './data/P2_keywords.txt' getKeywords(p1, p1_keywords) getKeywords(p2, p2_keywords) p1_vec=word2vec(p1_keywords,model) p2_vec=word2vec(p2_keywords,model) print(simlarityCalu(p1_vec,p2_vec))
以下是补全后的代码:
```python
import gensim
def getKeywords(input_file, output_file):
# 在这里实现从文本中提取关键词的方法,把结果保存到 output_file 中
pass
def word2vec(keywords_file, model):
# 在这里实现把关键词转化为向量的方法,使用 model 进行词向量转换
return []
def similarityCalu(vector1, vector2):
# 在这里实现计算两个向量的相似度的方法
return 0.0
if __name__ == '__main__':
model = gensim.models.Word2Vec.load('data/zhiwiki_news.word2vec')
p1 = './data/P1.txt'
p2 = './data/P2.txt'
p1_keywords = './data/P1_keywords.txt'
p2_keywords = './data/P2_keywords.txt'
getKeywords(p1, p1_keywords)
getKeywords(p2, p2_keywords)
p1_vec = word2vec(p1_keywords, model)
p2_vec = word2vec(p2_keywords, model)
print(similarityCalu(p1_vec, p2_vec))
```
你需要实现以下三个函数:
- `getKeywords(input_file, output_file)`:从文本文件 `input_file` 中提取关键词,并将结果保存到 `output_file` 中。
- `word2vec(keywords_file, model)`:将关键词文件 `keywords_file` 中的关键词转化为词向量,并使用 `model` 进行词向量转换。
- `similarityCalu(vector1, vector2)`:计算两个向量 `vector1` 和 `vector2` 的相似度。
这些函数需要根据你的具体需求实现,因此无法提供具体的代码实现。
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)
这行代码的作用是从文件中加载预训练的word2vec模型,`model_file`是保存模型的文件路径,`binary`参数指定模型文件是否是二进制格式,默认为True。
如果`binary`参数为True,表示模型文件是以二进制格式保存的,加载时需要使用`load_word2vec_format`方法。如果`binary`参数为False,表示模型文件是以文本格式保存的,需要使用`load_word2vec_format`方法的另一个版本`load_word2vec_format(fname, fvocab=None, binary=False, encoding='utf8', unicode_errors='strict')`加载。这个方法中,`fname`参数指定模型文件的路径,`fvocab`参数是词汇表文件的路径,如果指定了该参数,则会同时加载词汇表文件。
示例代码如下:
```python
import gensim
# 加载预训练的word2vec模型
model_file = 'path/to/word2vec.bin'
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)
# 获取词向量
vector = model['word']
```
其中,`word`是要获取词向量的词汇,`vector`是该词汇的词向量。需要注意的是,如果模型中没有该词汇,会抛出`KeyError`异常。