NLP学习笔记

小灰灰 2022-04-18 04:35 189阅读 0赞

# NLPL学习笔记 #

--------------------

# gensim-word2vec #

## 训练 ##

from gensim.models import Word2Vec
    from gensim.models.word2vec import LineSentence
    import multiprocessing
    def create_wordVectors(sentences, embedding_size = 128, window = 5, min_count = 5, word2vec_path = None):
        w2vModel = Word2Vec(sentences, size=embedding_size, window=window, min_count=min_count,workers=multiprocessing.cpu_count())
        w2vModel.save(word2vec_path)

## 载入 ##

def load_wordVectors(word2vec_path):
        w2vModel = Word2Vec.load(word2vec_path)
        return w2vModel

## 映射 ##

def embedding_lookup(w2vModel, sentences):
        all_vectors = []
        embeddingDim = w2vModel.vector_size
        embeddingUnknown = [0 for i in range(embeddingDim)]
        for sentence in sentences:
            this_vector = []
            for word in sentence:
                if word in w2vModel.wv.vocab:
                    v=w2vModel[word]
                    this_vector.append(v)
                else:
                    this_vector.append(embeddingUnknown)
            all_vectors.append(this_vector)
        return all_vectors

## 获得单词下标和词向量 ##

w2vModel = Word2Vec.load(word2vec_path)
        word = '你'
        index = w2vModel.wv.vocab[word].index  # 获得单词word的下标
        word2= w2vModel.wv.index2word[index]   # 根据index,获得对应的word
        
        vector1 = w2vModel.wv.vectors[index]   # 由下标获得词向量
        vector2 = w2vModel[word]               # 由word直接获得词向量

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