本文介绍如何使用gensim.models.KeyedVectors类来加载和操作词向量模型 gensim的版本是 . . 我们可以从 Tencent AI Lab Embedding Corpus for Chinese Words and Phrases 下载一个训练好的词向量模型 Tencent AILab ChineseEmbedding.tar.gz，解压得到Tencent AILab ...
2021-04-13 20:33 0 2003 推荐指数：
gensim中常用的Word2Vec，Phrases，Phraser，KeyedVectors gensim API 1. Phrases 和Phraser gensim.models.phrases.Phrases 和gensim.models.phrases.Phraser的用处是从句 ...
=gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format("./sogou_word2vec/min_count-1/sogou.wor2v ...
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词向量大致训练步骤： 分词并去停用词 词频过滤 训练 gensim中Word2Vec参数解释： 主要参数介绍如下： sentences：我们要分析的语料，可以是一个列表，或者从文件中遍历读出（word2vec.LineSentence(filename ...
安装相关的第三方包 制作简单的词云 article.txt的内容如下 实现代码如下 效果图如下 制作基于图像颜色的词云 superman.txt的内容如下 原图如下 ...
项目中使用了gensim计算帖子向量和相似度，model文件已经训练好，但是在运行的过程中发现，模型加载十分缓慢，需要大约1-2分钟，我们不能让用户等那么长时间，于是得想办法 想法，是否可以将其打包为api的方式，资源只需加载一次模型，然后利用即可，消耗小，速度快 查找各方资料比较中意 ...
一、词向量 1.什么是词向量 词向量技术是将词转化成为稠密向量，并且对于相似的词，其对应的词向量也相近。 词嵌入的官网文档 https://www.tensorflow.org/tutorials/text/word_embeddings?hl=zh-cn ...
之前我写过一篇文章，利用bert来生成token级向量（对于中文语料来说就是字级别向量），参考我的文章：《使用BERT模型生成token级向量》。但是这样做有一个致命的缺点就是字符序列长度最长为512（包含[cls]和[sep]）。其实对于大多数语料来说已经够了，但是对于有些语料库中样本的字符序列 ...
