使用word2vec的几种方法

使用word2vec的几种方法

先导入可能用到的包

from gensim.models import Word2Vec
import gensim.models.word2vec as w2v

第一种：语料放在文件里面，这个语料是先要分好词的

source_code_path = '../data/sourceData/word2vecFile.txt'
sentences = w2v.LineSentence(source_code_path)
model = Word2Vec(sentences,size=300,window=5,min_count=1,workers=2)
print(model.similarity('广告','广东')) #查看 两个词的相似度
print(model.wv['广告'])  # 查看这个词的 词向量
print(model.most_similar('广告')) # 查看和 这个词最相关的几个词

第二种：语料库是一个list

sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]]
model = Word2Vec(sentences,size=300,window=5,min_count=1,workers=2)
print(model.similarity('cat','dog'))
print(model.wv['cat'])
print(model.most_similar('cat'))