Hướng dẫn what is word2vec in python? - word2vec trong python là gì?
>>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2) 1 - Word2VEC nhúngVí dụ sử dụngKhởi tạo một mô hình với ví dụ: Show
>>> from gensim.test.utils import common_texts >>> from gensim.models import Word2Vec >>> >>> model = Word2Vec(sentences=common_texts, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4) >>> model.save("word2vec.model") Việc đào tạo được phát trực tuyến, do đó, `` câu`` có thể là một dữ liệu đầu vào có thể lặp lại từ đĩa hoặc mạng khi đang bay, mà không tải toàn bộ xác chết của bạn vào RAM., reading input data from the disk or network on-the-fly, without loading your entire corpus into RAM. Lưu ý rằng >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)2 có thể khởi động lại (không chỉ là một trình tạo), để cho phép thuật toán phát trực tuyến qua bộ dữ liệu của bạn nhiều lần. Để biết một số ví dụ về các vòng lặp được phát trực tuyến, xem >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)3, >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)4 hoặc >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)5. Nếu bạn lưu mô hình, bạn có thể tiếp tục đào tạo nó sau: >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2) Các vectơ từ được đào tạo được lưu trữ trong một trường hợp >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)6, dưới dạng model.wv: >>> vector = model.wv['computer'] # get numpy vector of a word >>> sims = model.wv.most_similar('computer', topn=10) # get other similar words Lý do để tách các vectơ được đào tạo thành các khóa chính là nếu bạn không cần trạng thái mô hình đầy đủ nữa (don lồng cần tiếp tục đào tạo), trạng thái của nó có thể loại bỏ, chỉ giữ các vectơ và khóa của chúng phù hợp. Điều này dẫn đến một đối tượng nhỏ hơn và nhanh hơn có thể được kết hợp để tải nhanh và chia sẻ các vectơ trong RAM giữa các quy trình: >>> from gensim.models import KeyedVectors >>> >>> # Store just the words + their trained embeddings. >>> word_vectors = model.wv >>> word_vectors.save("word2vec.wordvectors") >>> >>> # Load back with memory-mapping = read-only, shared across processes. >>> wv = KeyedVectors.load("word2vec.wordvectors", mmap='r') >>> >>> vector = wv['computer'] # Get numpy vector of a word Gensim cũng có thể tải các vectơ Word trong định dạng Word Word2VEC C, như một ví dụ >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)6: >>> from gensim.test.utils import datapath >>> >>> # Load a word2vec model stored in the C *text* format. >>> wv_from_text = KeyedVectors.load_word2vec_format(datapath('word2vec_pre_kv_c'), binary=False) >>> # Load a word2vec model stored in the C *binary* format. >>> wv_from_bin = KeyedVectors.load_word2vec_format(datapath("euclidean_vectors.bin"), binary=True) Không thể tiếp tục đào tạo các vectơ được tải từ định dạng C vì các trọng lượng ẩn, tần số từ vựng và cây nhị phân bị thiếu. Để tiếp tục đào tạo, bạn sẽ cần trạng thái đối tượng >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)8 đầy đủ, được lưu trữ bởi >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)9, không chỉ >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)6. Bạn có thể thực hiện các nhiệm vụ NLP khác nhau với một mô hình được đào tạo. Một số hoạt động đã được tích hợp - xem >>> vector = model.wv['computer'] # get numpy vector of a word >>> sims = model.wv.most_similar('computer', topn=10) # get other similar words1. Nếu bạn đã hoàn thành việc đào tạo một mô hình (tức là không còn cập nhật, chỉ truy vấn), bạn có thể chuyển sang thể hiện >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)6: >>> word_vectors = model.wv >>> del model Để cắt trạng thái mô hình không cần thiết = sử dụng RAM ít hơn nhiều và cho phép tải nhanh và chia sẻ bộ nhớ (MMAP). Nhúng với Ngrams đa từCó một mô -đun >>> vector = model.wv['computer'] # get numpy vector of a word >>> sims = model.wv.most_similar('computer', topn=10) # get other similar words3 cho phép bạn tự động phát hiện các cụm từ dài hơn một từ, sử dụng số liệu thống kê sắp xếp. Sử dụng các cụm từ, bạn có thể tìm hiểu một mô hình Word2VEC trong đó các từ ngữ thực sự là các biểu thức đa từ, chẳng hạn như new_york_times hoặc Financial_crisis: >>> from gensim.models import Phrases >>> >>> # Train a bigram detector. >>> bigram_transformer = Phrases(common_texts) >>> >>> # Apply the trained MWE detector to a corpus, using the result to train a Word2vec model. >>> model = Word2Vec(bigram_transformer[common_texts], min_count=1) Các mô hình trước đâyGensim đi kèm với một số mô hình đã được đào tạo trước, trong kho lưu trữ dữ liệu GENSIM: >>> import gensim.downloader >>> # Show all available models in gensim-data >>> print(list(gensim.downloader.info()['models'].keys())) ['fasttext-wiki-news-subwords-300', 'conceptnet-numberbatch-17-06-300', 'word2vec-ruscorpora-300', 'word2vec-google-news-300', 'glove-wiki-gigaword-50', 'glove-wiki-gigaword-100', 'glove-wiki-gigaword-200', 'glove-wiki-gigaword-300', 'glove-twitter-25', 'glove-twitter-50', 'glove-twitter-100', 'glove-twitter-200', '__testing_word2vec-matrix-synopsis'] >>> >>> # Download the "glove-twitter-25" embeddings >>> glove_vectors = gensim.downloader.load('glove-twitter-25') >>> >>> # Use the downloaded vectors as usual: >>> glove_vectors.most_similar('twitter') [('facebook', 0.948005199432373), ('tweet', 0.9403423070907593), ('fb', 0.9342358708381653), ('instagram', 0.9104824066162109), ('chat', 0.8964964747428894), ('hashtag', 0.8885937333106995), ('tweets', 0.8878158330917358), ('tl', 0.8778461217880249), ('link', 0.8778210878372192), ('internet', 0.8753897547721863)]Lớp ________ 24 ________ 25 (Dirname) ¶(dirname)¶ Cơ sở: >>> vector = model.wv['computer'] # get numpy vector of a word >>> sims = model.wv.most_similar('computer', topn=10) # get other similar words6 Lặp lại các câu từ Corpus Brown (một phần của dữ liệu NLTK). Lớp ________ 24 ________ 28¶Cơ sở: >>> vector = model.wv['computer'] # get numpy vector of a word >>> sims = model.wv.most_similar('computer', topn=10) # get other similar words9 Tạo phiên bản mới của Heapitem (đếm, chỉ mục, trái, phải) ________ 30¶Bí danh cho trường số 0 ________ 31¶Bí danh cho trường số 1 ________ 32¶Bí danh cho trường số 2 ________ 33¶Bí danh cho trường số 3 Lớp ________ 24 ________ 35 (Nguồn, MAX_SENTENCE_LEPT = 10000, LEMT = Không) ¶(source, max_sentence_length=10000, limit=None)¶Cơ sở: >>> vector = model.wv['computer'] # get numpy vector of a word >>> sims = model.wv.most_similar('computer', topn=10) # get other similar words6 Lặp lại các câu từ Corpus Brown (một phần của dữ liệu NLTK). Lớp ________ 24 ________ 28¶
________ 30¶ >>> from gensim.test.utils import datapath >>> sentences = LineSentence(datapath('lee_background.cor')) >>> for sentence in sentences: ... passBí danh cho trường số 0(source, max_sentence_length=10000, limit=None)¶ Cơ sở: >>> vector = model.wv['computer'] # get numpy vector of a word >>> sims = model.wv.most_similar('computer', topn=10) # get other similar words6 Lặp lại các câu từ Corpus Brown (một phần của dữ liệu NLTK). Lớp ________ 24 ________ 28¶ Cơ sở: >>> vector = model.wv['computer'] # get numpy vector of a word >>> sims = model.wv.most_similar('computer', topn=10) # get other similar words9 Tạo phiên bản mới của Heapitem (đếm, chỉ mục, trái, phải) ________ 30¶not recurse into subdirectories. Lớp ________ 24 ________ 28¶
Cơ sở: >>> vector = model.wv['computer'] # get numpy vector of a word >>> sims = model.wv.most_similar('computer', topn=10) # get other similar words6 Lặp lại các câu từ Corpus Brown (một phần của dữ liệu NLTK). Lớp ________ 24 ________ 28¶(sentences=None, corpus_file=None, vector_size=100, alpha=0.025, window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001, seed=1, workers=3, min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, ns_exponent=0.75, cbow_mean=1, hashfxn=Cơ sở: >>> vector = model.wv['computer'] # get numpy vector of a word >>> sims = model.wv.most_similar('computer', topn=10) # get other similar words9 Tạo phiên bản mới của Heapitem (đếm, chỉ mục, trái, phải) ________ 30¶ Mô hình đầy đủ có thể được lưu trữ/tải thông qua các phương thức >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)9 và >>> word_vectors = model.wv >>> del model1 của nó. Các vectơ từ được đào tạo cũng có thể được lưu trữ/tải từ định dạng tương thích với triển khai Word2VEC gốc thông qua self.wv.save_word2vec_format và >>> word_vectors = model.wv >>> del model2.Thông số
Ví dụ Khởi tạo và đào tạo mô hình >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)8 >>> from gensim.models import Word2Vec >>> sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]] >>> model = Word2Vec(sentences, min_count=1)________ 66¶ Đối tượng này về cơ bản chứa ánh xạ giữa các từ và nhúng. Sau khi đào tạo, nó có thể được sử dụng trực tiếp để truy vấn các nhúng theo nhiều cách khác nhau. Xem tài liệu cấp độ mô -đun cho các ví dụ. Loại hình>>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)6 ________ 68 (event_name, log_level = 20, ** sự kiện) ¶(event_name, log_level=20, **event)¶ Nối một sự kiện vào thuộc tính LifeCycle_Events của đối tượng này và cũng tùy chọn đăng nhập sự kiện tại log_level. Các sự kiện là những khoảnh khắc quan trọng trong suốt cuộc đời của đối tượng, chẳng hạn như mô hình của người Hồi giáo được tạo ra, mô hình đã lưu, mô hình, mô hình tải, v.v. Thuộc tính LifeCycle_Events được tồn tại trên các hoạt động đối tượng >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)9 và >>> word_vectors = model.wv >>> del model1. Nó không có tác động đến việc sử dụng mô hình, nhưng rất hữu ích trong quá trình gỡ lỗi và hỗ trợ. Đặt self.lifecycle_events = không có để vô hiệu hóa hành vi này. Các cuộc gọi đến add_lifecycle_event () sẽ không ghi lại các sự kiện vào self.lifecycle_events sau đó. Thông số
>>> import gensim.downloader >>> # Show all available models in gensim-data >>> print(list(gensim.downloader.info()['models'].keys())) ['fasttext-wiki-news-subwords-300', 'conceptnet-numberbatch-17-06-300', 'word2vec-ruscorpora-300', 'word2vec-google-news-300', 'glove-wiki-gigaword-50', 'glove-wiki-gigaword-100', 'glove-wiki-gigaword-200', 'glove-wiki-gigaword-300', 'glove-twitter-25', 'glove-twitter-50', 'glove-twitter-100', 'glove-twitter-200', '__testing_word2vec-matrix-synopsis'] >>> >>> # Download the "glove-twitter-25" embeddings >>> glove_vectors = gensim.downloader.load('glove-twitter-25') >>> >>> # Use the downloaded vectors as usual: >>> glove_vectors.most_similar('twitter') [('facebook', 0.948005199432373), ('tweet', 0.9403423070907593), ('fb', 0.9342358708381653), ('instagram', 0.9104824066162109), ('chat', 0.8964964747428894), ('hashtag', 0.8885937333106995), ('tweets', 0.8878158330917358), ('tl', 0.8778461217880249), ('link', 0.8778210878372192), ('internet', 0.8753897547721863)]2(corpus_iterable=None, corpus_file=None, update=False, progress_per=10000, keep_raw_vocab=False, trim_rule=None, **kwargs)¶ Xây dựng từ vựng từ một chuỗi các câu (có thể là một luồng trình tạo chỉ một lần). Thông số
Xây dựng từ vựng từ một từ điển của tần số từ. Thông số
Tạo một cây Huffman nhị phân bằng cách sử dụng số lượng từ vựng được lưu trữ. Các từ thường xuyên sẽ có mã nhị phân ngắn hơn. Được gọi là nội bộ từ >>> from gensim.test.utils import datapath >>> sentences = LineSentence(datapath('lee_background.cor')) >>> for sentence in sentences: ... pass7. ________ 88 (Vocab_Size = none, báo cáo = Không) ¶(vocab_size=None, report=None)¶ Ước tính bộ nhớ cần thiết cho một mô hình sử dụng các cài đặt hiện tại và cung cấp kích thước từ vựng. Thông số
Một từ điển từ các biểu diễn chuỗi của bộ nhớ mô hình tiêu thụ các thành viên đến kích thước của chúng trong byte. Loại trở lạiDict of (str, int) ________ 89 ()()¶Nhận giá trị hiện tại của tổn thất đào tạo. Trả lạiMột từ điển từ các biểu diễn chuỗi của bộ nhớ mô hình tiêu thụ các thành viên đến kích thước của chúng trong byte. Loại trở lạifloat Dict of (str, int)(replace=False)¶________ 89 () Nhận giá trị hiện tại của tổn thất đào tạo. Mất đào tạo hiện tại. Thông sốVocab_Size (int, tùy chọn) - Số lượng mã thông báo duy nhất trong từ vựng (bool) – If True, forget the original trained vectors and only keep the normalized ones. You lose information if you do this. Báo cáo (Dict of (Str, Int), Tùy chọn) - Một từ điển từ các biểu diễn chuỗi của bộ nhớ mô hình tiêu thụ các thành viên đến kích thước của chúng trong byte.()¶Trả lại Một từ điển từ các biểu diễn chuỗi của bộ nhớ mô hình tiêu thụ các thành viên đến kích thước của chúng trong byte.(*args, rethrow=False, **kwargs)¶Loại trở lại Thông sốVocab_Size (int, tùy chọn) - Số lượng mã thông báo duy nhất trong từ vựng (str) – Path to the saved file. Trả lạiMột từ điển từ các biểu diễn chuỗi của bộ nhớ mô hình tiêu thụ các thành viên đến kích thước của chúng trong byte. Loại trở lại>>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)8Dict of (str, int)(domain=2147483647)¶ ________ 89 () Nhận giá trị hiện tại của tổn thất đào tạo. Mất đào tạo hiện tại.(context_words_list, topn=10)¶________ 90 (thay thế = false) ¶ Các vectơ chuẩn hóa L2. Lỗi thời. Nếu bạn cần một vectơ chuẩn hóa đơn vị đơn vị cho một số khóa, hãy gọi>>> from gensim.models import Word2Vec >>> sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]] >>> model = Word2Vec(sentences, min_count=1)1 thay vào đó: >>> from gensim.models import Word2Vec >>> sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]] >>> model = Word2Vec(sentences, min_count=1)2.
Một từ điển từ các biểu diễn chuỗi của bộ nhớ mô hình tiêu thụ các thành viên đến kích thước của chúng trong byte. Loại trở lạiDict of (str, int) ________ 89 ()(update=False, keep_raw_vocab=False, trim_rule=None, min_count=None, sample=None, dry_run=False)¶Nhận giá trị hiện tại của tổn thất đào tạo. Mất đào tạo hiện tại. ________ 90 (thay thế = false) ¶ Các vectơ chuẩn hóa L2. Lỗi thời.(update=False)¶Nếu bạn cần một vectơ chuẩn hóa đơn vị đơn vị cho một số khóa, hãy gọi >>> from gensim.models import Word2Vec >>> sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]] >>> model = Word2Vec(sentences, min_count=1)1 thay vào đó: >>> from gensim.models import Word2Vec >>> sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]] >>> model = Word2Vec(sentences, min_count=1)2.Để làm mới các chỉ tiêu sau khi bạn thực hiện một số giả mạo vectơ ngoài băng tần không điển hình, hãy gọi: meth: `~ gensim.models.keyedvector.keyedvector.fill_norms () thay thế.(other_model)¶ Thay thế (bool) - Nếu đúng, hãy quên các vectơ được đào tạo ban đầu và chỉ giữ các vectơ chuẩn hóa. Bạn mất thông tin nếu bạn làm điều này. ________ 93 ()
Hữu ích khi kiểm tra nhiều mô hình trên cùng một kho văn bản song song. Tuy nhiên, vì các mô hình sau đó chia sẻ tất cả các cấu trúc liên quan đến từ vựng khác ngoài các vectơ, sau đó cũng không nên mở rộng từ vựng của chúng (có thể để lại ở trạng thái khác, bị hỏng). Và, bất kỳ thay đổi nào đối với bất kỳ word nào ‘vecattr, sẽ ảnh hưởng đến cả hai mô hình. Thông sốother_model ( >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)8) – Another model to copy the internal structures from. ________ 103 (*args, ** kwargs) ¶(*args, **kwargs)¶ Lưu mô hình. Mô hình đã lưu này có thể được tải lại bằng cách sử dụng >>> word_vectors = model.wv >>> del model1, hỗ trợ đào tạo trực tuyến và nhận các vectơ cho các từ vựng.Thông số other_model ( >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)06(sentences, total_sentences=1000000, chunksize=100, queue_factor=2, report_delay=1)¶ Lưu mô hình. Mô hình đã lưu này có thể được tải lại bằng cách sử dụng >>> word_vectors = model.wv >>> del model1, hỗ trợ đào tạo trực tuyến và nhận các vectơ cho các từ vựng. fname (str) - đường dẫn đến tệp. ________ 105 (corpus_iterable = none, corpus_file = none Điểm xác suất nhật ký cho một chuỗi các câu. Điều này không thay đổi mô hình được trang bị theo bất kỳ cách nào (xem >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)07 cho điều đó).Thông số
>>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)07 cho điều đó).(seed_string, vector_size)¶ >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)13(corpus_iterable=None, corpus_file=None, total_examples=None, total_words=None, epochs=None, start_alpha=None, end_alpha=None, word_count=0, queue_factor=2, report_delay=1.0, compute_loss=False, callbacks=(), **kwargs)¶ GENSIM hiện chỉ thực hiện điểm số cho sơ đồ SoftMax phân cấp, vì vậy bạn cần phải chạy Word2VEC với HS = 1 và âm = 0 để hoạt động này. Lưu ý rằng bạn nên chỉ định Total_Sentences; Bạn sẽ gặp vấn đề nếu bạn yêu cầu ghi được nhiều hơn số câu này nhưng không hiệu quả khi đặt giá trị quá cao. Xem bài viết của Matt Taddy: Phân loại tài liệu bằng cách đảo ngược các biểu diễn ngôn ngữ phân tán và bản demo của GENSIM để biết cách sử dụng các điểm số đó trong phân loại tài liệu.MUST be provided. If sentences is the same corpus that was provided to >>> from gensim.test.utils import datapath >>> sentences = LineSentence(datapath('lee_background.cor')) >>> for sentence in sentences: ... pass7 earlier, you can simply use total_examples=self.corpus_count. Các câu (có thể lặp lại danh sách STR) - các câu có thể lặp lại có thể chỉ đơn giản là một danh sách các danh sách các mã thông báo, nhưng đối với Corpora lớn hơn, hãy xem xét một điều có thể phát trực tiếp các câu trực tiếp từ đĩa/mạng. Xem >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)3, >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)4 hoặc >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)5 trong mô -đun >>> word_vectors = model.wv >>> del model6 cho các ví dụ như vậy. Total_Sentences (int, tùy chọn) - Số lượng câu.MUST be provided. In the common and recommended case where >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)07 is only called once, you can set epochs=self.epochs.Thông số
Ví dụ >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)0 ________ 124 ()()¶ Sao chép tất cả các trọng số hiện có và đặt lại các trọng số cho từ vựng mới được thêm vào. Lớp ________ 24 ________ 126¶Cơ sở: >>> from gensim.test.utils import datapath >>> >>> # Load a word2vec model stored in the C *text* format. >>> wv_from_text = KeyedVectors.load_word2vec_format(datapath('word2vec_pre_kv_c'), binary=False) >>> # Load a word2vec model stored in the C *binary* format. >>> wv_from_bin = KeyedVectors.load_word2vec_format(datapath("euclidean_vectors.bin"), binary=True)7 Lớp đã lỗi thời được giữ lại bây giờ là nắm bắt trạng thái tương thích tải. ________ 68 (event_name, log_level = 20, ** sự kiện) ¶(event_name, log_level=20, **event)¶Nối một sự kiện vào thuộc tính LifeCycle_Events của đối tượng này và cũng tùy chọn đăng nhập sự kiện tại log_level. Các sự kiện là những khoảnh khắc quan trọng trong suốt cuộc đời của đối tượng, chẳng hạn như mô hình của người Hồi giáo được tạo ra, mô hình đã lưu, mô hình, mô hình tải, v.v. Thuộc tính LifeCycle_Events được tồn tại trên các hoạt động đối tượng >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)9 và >>> word_vectors = model.wv >>> del model1. Nó không có tác động đến việc sử dụng mô hình, nhưng rất hữu ích trong quá trình gỡ lỗi và hỗ trợ. Đặt self.lifecycle_events = không có để vô hiệu hóa hành vi này. Các cuộc gọi đến add_lifecycle_event () sẽ không ghi lại các sự kiện vào self.lifecycle_events sau đó. Thông số
Tải một đối tượng được lưu trước đó bằng >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)9 từ một tệp.Thông số
Ánh xạ giá trị khóa để nối vào self.lifecycle_events. Nên là json-serializable, vì vậy hãy giữ cho nó đơn giản. Có thể trống. >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)9 Phương pháp này sẽ tự động thêm các giá trị khóa sau vào sự kiện, vì vậy bạn không phải chỉ định chúng: DateTime: Ngày & giờ hiện tạiGensim: Phiên bản Gensim hiện tại Python: Phiên bản Python hiện tạiNền tảng: Nền tảng hiện tại Sự kiện: Tên của sự kiện nàylog_level (int) - cũng ghi lại sự kiện hoàn chỉnh, ở cấp độ nhật ký được chỉ định. Đặt thành FALSE để không đăng nhập ở tất cả. – When called on an object instance instead of class (this is a class method). ClassMethod ________ 94 (fname, mmap = none) ¶(fname_or_handle, separately=None, sep_limit=10485760, ignore=frozenset({}), pickle_protocol=4)¶Tải một đối tượng được lưu trước đó bằng >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)9 từ một tệp.Thông số
Ánh xạ giá trị khóa để nối vào self.lifecycle_events. Nên là json-serializable, vì vậy hãy giữ cho nó đơn giản. Có thể trống. >>> word_vectors = model.wv >>> del model1 Phương pháp này sẽ tự động thêm các giá trị khóa sau vào sự kiện, vì vậy bạn không phải chỉ định chúng: DateTime: Ngày & giờ hiện tạiCơ sở: >>> from gensim.test.utils import datapath >>> >>> # Load a word2vec model stored in the C *text* format. >>> wv_from_text = KeyedVectors.load_word2vec_format(datapath('word2vec_pre_kv_c'), binary=False) >>> # Load a word2vec model stored in the C *binary* format. >>> wv_from_bin = KeyedVectors.load_word2vec_format(datapath("euclidean_vectors.bin"), binary=True)7 Lớp đã lỗi thời được giữ lại bây giờ là nắm bắt trạng thái tương thích tải. ________ 68 (event_name, log_level = 20, ** sự kiện) ¶(event_name, log_level=20, **event)¶Nối một sự kiện vào thuộc tính LifeCycle_Events của đối tượng này và cũng tùy chọn đăng nhập sự kiện tại log_level. Các sự kiện là những khoảnh khắc quan trọng trong suốt cuộc đời của đối tượng, chẳng hạn như mô hình của người Hồi giáo được tạo ra, mô hình đã lưu, mô hình, mô hình tải, v.v. Thuộc tính LifeCycle_Events được tồn tại trên các hoạt động đối tượng >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)9 và >>> word_vectors = model.wv >>> del model1. Nó không có tác động đến việc sử dụng mô hình, nhưng rất hữu ích trong quá trình gỡ lỗi và hỗ trợ. Đặt self.lifecycle_events = không có để vô hiệu hóa hành vi này. Các cuộc gọi đến add_lifecycle_event () sẽ không ghi lại các sự kiện vào self.lifecycle_events sau đó. Thông số
Tải một đối tượng được lưu trước đó bằng >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)9 từ một tệp.Thông số
Xem thêm >>> model = Word2Vec.load("word2vec.model") >>> model.train([["hello", "world"]], total_examples=1, epochs=1) (0, 2)9 Lưu đối tượng vào tệp. Trả lạiĐối tượng được tải từ fname. Loại trở lạisự vật TăngThuộc tínherRor - Khi được gọi trên một thể hiện đối tượng thay vì lớp (đây là phương thức lớp). – When called on an object instance instead of class (this is a class method). ________ 103 (fname_or_handle, riêng biệt = none, sep_limit = 10485760, bỏ qua = frozenset ({}), pickle_protocol = 4)(fname_or_handle, separately=None, sep_limit=10485760, ignore=frozenset({}), pickle_protocol=4)¶Lưu đối tượng vào một tệp. Thông số
Xem thêm >>> word_vectors = model.wv >>> del model1 Lưu đối tượng vào tệp. Word2Vec được sử dụng để làm gì?Mô hình Word2VEC được sử dụng để trích xuất khái niệm về sự liên quan giữa các từ hoặc sản phẩm như liên quan đến ngữ nghĩa, phát hiện từ đồng nghĩa, phân loại khái niệm, sở thích lựa chọn và tương tự. Một mô hình Word2VEC tìm hiểu các mối quan hệ có ý nghĩa và mã hóa sự liên quan thành sự tương đồng của vector.to extract the notion of relatedness across words or products such as semantic relatedness, synonym detection, concept categorization, selectional preferences, and analogy. A Word2Vec model learns meaningful relations and encodes the relatedness into vector similarity.
Word2Vec giải thích với ví dụ là gì?Word2VEC là một kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên được xuất bản vào năm 2013 bởi nhà nghiên cứu Tomáš Mikolov.Thuật toán Word2VEC sử dụng mô hình mạng thần kinh để tìm hiểu các hiệp hội từ từ một kho văn bản lớn.Sau khi được đào tạo, một mô hình như vậy có thể phát hiện các từ đồng nghĩa hoặc đề xuất các từ bổ sung cho một câu một phần.a technique for natural language processing published in 2013 by researcher Tomáš Mikolov. The word2vec algorithm uses a neural network model to learn word associations from a large corpus of text. Once trained, such a model can detect synonymous words or suggest additional words for a partial sentence.
GENSIM Word2VEC làm gì?Word2VEC là một kỹ thuật biểu diễn từ được sử dụng rộng rãi sử dụng các mạng thần kinh dưới mui xe.Việc biểu diễn từ hoặc nhúng từ kết quả có thể được sử dụng để suy ra sự tương đồng về ngữ nghĩa giữa các từ và cụm từ, mở rộng truy vấn, các khái niệm liên quan đến bề mặt và nhiều hơn nữa.infer semantic similarity between words and phrases, expand queries, surface related concepts and more.
Mô hình Word2VEC là gì?Word2VEC là một mạng lưới thần kinh hai lớp nông, được đào tạo để xây dựng lại bối cảnh ngôn ngữ của các từ.Nó lấy đầu vào của nó một kho từ lớn và tạo ra một không gian vectơ, thường là hàng trăm chiều, với mỗi từ duy nhất trong kho văn bản được gán một vectơ tương ứng trong không gian. |
