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NLP:Gensim库之word2vec

2018-12-30 23:21  猎手家园  阅读(4285)  评论(0编辑  收藏  举报

Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF,LSA,LDA,和word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务的API接口。

1、实现类

class gensim.models.Word2Vec(sentences=None, 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, cbow_mean=1, hashfxn=<built-in function hash>, iter=5, null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000)

 

2、方法:

(1)gensim.models.Word2Vec.similarity(ws1,ws2):计算两个单词之间的余弦相似度。

>>> trained_model.similarity('woman', 'man')
0.73723527

>>> trained_model.similarity('woman', 'woman')
1.0

 (2)gensim.models.Word2Vec.n_similarity(ws1,ws2):计算两组单词之间的余弦相似度。

>>> trained_model.n_similarity(['sushi', 'shop'], ['japanese', 'restaurant'])
0.61540466561049689

>>> trained_model.n_similarity(['restaurant', 'japanese'], ['japanese', 'restaurant'])
1.0000000000000004

>>> trained_model.n_similarity(['sushi'], ['restaurant']) == trained_model.similarity('sushi', 'restaurant')
True

(3)gensim.models.Word2Vec.most_similar([positive,negative,topn,...]):找到前N个最相似的单词。

>>> trained_model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'])
[('queen', 0.50882536), ...]

(4)gensim.models.Word2Vec.similar_by_wordword [,topn,restrict_vocab]):找到前N个最相似的单词。

>>> trained_model.similar_by_word('graph')
[('user', 0.9999163150787354), ...]

(5)gensim.models.Word2Vec.similar_by_vector(vector [,topn,restrict_vocab]):通过向量找到前N个最相似的单词。

>>> trained_model.similar_by_vector([1,2])
[('survey', 0.9942699074745178), ...]

具体使用请阅读其博客内的它文章。

 

附、参数说明:

sentences: 可以是一个list,对于大语料集,建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或lineSentence构建。
size: 是指特征向量的维度,默认为100。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好。推荐值为几十到几百。
alpha: 学习速率
window: 表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少。5表示每个词考虑前5个词与后5个词。
min_count: 可以对字典做截断。词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉,默认值为5。
max_vocab_size: 设置词向量构建期间的RAM限制。如果所有独立单词个数超过这个,则就消除掉其中最不频繁的一个。每一千万个单词需要大约1GB的RAM。设置成None则没有限制。
sample: 高频词汇的随机降采样的配置阈值,默认为1e-3,范围是(0,1e-5)
seed: 用于随机数发生器。与初始化词向量有关。
workers: 参数控制训练的并行数。
sg: 用于设置训练算法,默认为0,对应CBOW算法;sg=1则采用skip-gram算法。
hs: 如果为1则会采用hierarchica·softmax技巧。如果设置为0(default),则negative sampling会被使用。
negative: 如果>0,则会采用negativesamping,用于设置多少个noise words。
cbow_mean: 如果为0,则采用上下文词向量的和,如果为1(default)则采用均值。只有使用CBOW的时候才起作用。
hashfxn: hash函数来初始化权重。默认使用python的hash函数。
iter: 迭代次数,默认为5。
trim_rule: 用于设置词汇表的整理规则,指定那些单词要留下,哪些要被删除。可以设置为None(min_count会被使用)或者一个接受()并返回RULE_DISCARD,utils。RULE_KEEP或者utils。RULE_DEFAULT的函数。
sorted_vocab: 如果为1(default),则在分配word index 的时候会先对单词基于频率降序排序。
batch_words: 每一批的传递给线程的单词的数量,默认为10000
min_alpha: