cai*_*cai 6 python vector word2vec word-embedding
from gensim.models import word2vec
sentences = word2vec.Text8Corpus('TextFile')
model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=200, min_count = 2, workers = 4)
print model['king']
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输出向量是“king”的上下文向量还是“king”的词嵌入向量?如何同时获得“king”的上下文向量和“king”的词嵌入向量?谢谢!
它是“国王”的嵌入向量。
如果使用分层 softmax,则上下文向量为:
model.syn1
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如果您使用负采样,它们是:
model.syn1neg
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可以通过以下方式访问向量:
model.syn1[model.vocab[word].index]
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