Word2Vec词向量,python代码

时间: 2024-02-18 16:36:15 浏览: 30
Word2Vec是一种将文本中的词转换成数字向量的技术。它通过在大型文本语料库上训练来学习每个词与其他词的关系,并将这些词映射到数字向量空间中。 下面是使用 Python 实现 Word2Vec 的示例代码(需要安装 gensim 库): ```python import gensim # 加载语料库,这里使用了一个预处理过的新闻数据集 sentences = gensim.models.word2vec.LineSentence('news.txt') # 训练模型,设置词向量维度为 100 model = gensim.models.Word2Vec(sentences, size=100) # 保存模型 model.save('word2vec.model') # 加载模型 model = gensim.models.Word2Vec.load('word2vec.model') # 获取 "猫" 词的词向量 vector = model['猫'] # 计算 "狗" 和 "猫" 的相似度 similarity = model.similarity('狗', '猫') # 计算 "狗"、"猫" 和 "人" 之间的相似度 similarity = model.similarity('狗', '猫', '人') # 计算 "狗" 与其他词的相似度,返回前 10 个最相似的词 similar_words = model.most_similar('狗', topn=10) ``` 注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要进行更多的参数调整和数据预处理。

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