1 gensim是什么？
gensim是一个Python常用的的自然语言处理开发包, 主要用于词向量训练和加载词向量，以下解释其正确使用姿势。
2 正确使用姿势
from gensim.models import word2vec
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author = "kalafinaian"
email= "kalafinaian@outlook.com"
create_time = 2019-08-11
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预料如何准备, 训练预料问津中每一行是一个文本，每个文本使用空进行分词
A B C ..
D E F ..
H I G ..
..
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s_corpus_url = "corpus.txt" # 语料库地址
sentences = word2vec.Text8Corpus(s_corpus_url,)
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算法训练使用说明
架构：skip-gram（慢、对罕见字有利）vs CBOW（快）
训练算法：分层softmax（对罕见字有利）vs 负采样（对常见词和低纬向量有利）
欠采样频繁词：可以提高结果的准确性和速度（适用范围1e-3到1e-5）
文本（window）大小：skip-gram通常在10附近，CBOW通常在5附近
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train_model = word2vec.Word2Vec(sentences,
sg = 1, # 0为CBOW 1为skip-gram
size = 300, # 特征向量的维度
window = 5, # 表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少
min_count = 5, # 词频少于min_count次数的单词会被
sample = 1e-3, # 高频词汇的随机降采样的配置阈值
iter = 23, #训练的次数
hs = 1, #为 1 用hierarchical softmax 0 negative sampling
workers=8 # 开启线程个数
)
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模型的保存
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s_model_url = "train.model" # 语料库保存地址
train_model.save(s_model_url)
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模型的加载
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load_model = word2vec.Word2Vec.load(s_model_url)
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查询两个词的相似度
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s_word_1 = "关雎"
s_word_2 = "蒹葭"
f_word_sim = load_model.similarity(s_word_1, s_word_2)
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查询一个词的词向量, 返回是一个numpy数组
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s_query_word = "雅言"
np_word = load_model[s_query_word]
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打印一个词语所有相似词和相似度
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for s_word, f_sim in load_model.most_similar(s_query_word):
print(s_word, f_sim)
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判断一个词语是否在词向量模型中
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s_word = "Naive"
if s_word in load_model.vocab:
print("存在")
else:
print("不存在")