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NLP中word2vec的使用

先将本地下载好的word2vec.zip导入linux中
NLP中word2vec的使用_第1张图片

解压word2vec.zip
NLP中word2vec的使用_第2张图片

进入word2vec文件中make一下
NLP中word2vec的使用_第3张图片

ls一下，会出现下面word2vecmake之后的情形
NLP中word2vec的使用_第4张图片

设置参数，demo-word.sh脚本中的词向量训练命令：
这里写图片描述

其中，训练的内容是README.txt文件，如果想训练其他文件导入即可。cbow可选择学习算法(CBOW或skip-gram)，size为词向量长度(一般是越大越好)，window为窗口(词上下文)长度，sample为采样率(一般取值为1e-3到1e-5之间)，threads为并行训练的cpu线程数(取决于设备硬件条件)。

词向量训练结果会以二进制形式保存在vector.bin文件中（需结合Python gensim库进行查看和调用）。
输入./distance vector.bin 开始运算
这里写图片描述

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