我正在尝试谷歌的word2vec预培训模式,以获得单词嵌入。我能够在我的代码中加载模型,我可以看到我得到了一个单词的300维表示。这是密码-
import gensim
from gensim import models
from gensim.models import Word2Vec
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('/Downloads/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
dog = model['dog']
p
是谷歌预先训练好的word2vec模型CBO或skipgram。
我们通过以下方式加载预训练模型:
from gensim.models.keyedvectors as word2vec
model= word2vec.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz')
我们如何具体加载预先训练的CBOW或skipgram模型?
我正在写我的第一个角星模型。我需要实现word嵌入。以下是我的错误:
ValueError: Error when checking target: expected embedding_1 to have shape (55, 50) but got array with shape (55, 16)
下面是一些代码。省略了汇编x和y np数组的代码。本质上,我所做的就是将每个单词转换成它的标记,并将这些标记串在一起。然后我把每一个序列加到55个。我想把这个输入到模型中,但是我得到了这个错误。
batch_size=16
words = 200
我想比较不同句子中提到的同一个词的差异,例如“旅行”。我想做的是:
将提及“旅行”一词的句子作为纯文本;
在每句话中,用travel_sent_x代替“旅行”。
对这些句子进行word2vec模型的训练。
计算travel_sent1、travel_sent2和其他重标记的“旅行”之间的距离,这样每个句子的“旅行”就有了自己的矢量,用于比较。
我知道word2vec需要更多的句子来训练可靠的向量。官方页面推荐包含数十亿字的数据集,但我的数据集中没有这样的数字(我有数千个单词)。
我试着用以下几句话来测试模型:
Sentences
Hawaii makes