word2vec python使用

本文主要是介绍word2vec python使用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

（1）安装gensim

 

pip install  --upgrade setuptools
pip install gensimsudo pip install pattern

 

 

 

 

 

 

 

（2）使用上次训练好的词向量vectors.bin

 

vectors.bin 的生成参考http://blog.csdn.net/u013378306/article/details/54616829

 

# -*- coding: utf-8 -*-
from gensim.models.word2vec import  Word2Vec
model=Word2Vec.load_word2vec_format("/home/lhy/data/word2vec/w2v/trunk/vectors.bin",binary=True);#输出词good的向量
print model["good"]#找出 woman king积极影响，man消极影响的词，按顺序5个
ll=model.most_similar(positive=['woman','king'],negative=['man'],topn=5);
print ll;#good ,bad的余弦相似度
sim1 = model.similarity(u'good', u'bad')
print sim1
# 两个列表的 余弦相似度
list1 = [u'good', u'bad']
list2 = [u'red',u'good']
list_sim1 =  model.n_similarity(list1, list2)
print list_sim1#找出其中一个不同于其他类的词
list = [u'good', u'bad', u'her', u'greet']
print model.doesnt_match(list)

 

 

 

 

 

 

 

 

这篇关于word2vec python使用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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