词向量实践（gensim）

词向量训练步骤：

1. 分词并去停用词
2. 词频过滤
3. 训练

 

项目完整地址：https://github.com/cyandn/practice/tree/master/Word2Vec

 

gensim中Word2Vec参数解释：

主要参数介绍如下：

1. sentences：我们要分析的语料，可以是一个列表，或者从文件中遍历读出（word2vec.LineSentence(filename) ）。
2. size：词向量的维度，默认值是100。这个维度的取值一般与我们的语料的大小相关，如果是不大的语料，比如小于100M的文本语料，则使用默认值一般就可以了。如果是超大的语料，建议增大维度。
3. window：即词向量上下文最大距离，window越大，则和某一词较远的词也会产生上下文关系。默认值为5，在实际使用中，可以根据实际的需求来动态调整这个window的大小。如果是小语料则这个值可以设的更小。对于一般的语料这个值推荐在[5；10]之间。
4. sg：即我们的word2vec两个模型的选择了。如果是0， 则是CBOW模型；是1则是Skip-Gram模型；默认是0即CBOW模型。
5. hs：即我们的word2vec两个解法的选择了。如果是0， 则是Negative Sampling；是1的话并且负采样个数negative大于0， 则是Hierarchical Softmax。默认是0即Negative Sampling。
6. negative：即使用Negative Sampling时负采样的个数，默认是5。推荐在[3,10]之间。
7. cbow_mean：仅用于CBOW在做投影的时候，为0，则算法中的xw为上下文的词向量之和，为1则为上下文的词向量的平均值。
8. min_count：需要计算词向量的最小词频。这个值可以去掉一些很生僻的低频词，默认是5。如果是小语料，可以调低这个值。
9. iter：随机梯度下降法中迭代的最大次数，默认是5。对于大语料，可以增大这个值。
10. alpha：在随机梯度下降法中迭代的初始步长。算法原理篇中标记为η，默认是0.025。
11. min_alpha: 由于算法支持在迭代的过程中逐渐减小步长，min_alpha给出了最小的迭代步。

 

存在的问题：

感觉 stop_words.txt 停用词去的有点狠。。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/cyandn/p/11186447.html