求助各位大神,小弟最近在用python的gensim训练word2vec词向量,
发现速度比之前在tensorflow上训练快多了,而且只用到一句Word2Vec( )方法,
小弟对于这么轻松简单深感惶恐,请问各位大神用gensim训练词向量就这么简单吗
还有小弟觉得这个gensim训练出来的词向量效果一般,发现model有一个train( )方法,
求助各位大神这个方法具体应该怎么调用啊!!!
关于用gensim训练word2vec
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- tianyunzqs 2017-09-11 10:39关注
就是这么简单,方便
from gensim.models import word2vec sent = word2vec.Text8Corpus(u'F:/UserPortrait/serviceCatPredictCorpusSeg.txt') # 分词后的文件,词之间以空格隔开 word2vecModel = word2vec.Word2Vec(sent, size=300, window=5, min_count=5, workers=4) word2vecModel.save(u'F:/UserPortrait/model.txt') # 模型保存路径
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