使用glove词向量
Glove.txt文件大概是这样子的。图中红框表示的是单词,红框蓝底的是对应的词向量。
对这个文件的处理方式:
1、先读取一行;
2、分离出单词和词向量
3、注意:使用这种方法的前提是词表顺序和glove.txt文件里的单词顺序一致。
4、代码很简单,如下:
def embLayer(input):with open('n_GloVe.txt', 'r') as file1:emb = []vocab = []for line in file1.readlines():row = line.strip().split(' ')vocab.append(row[0])emb.append(row[1:])emb = np.asarray(emb, dtype="float32")with tf.variable_scope('embedding'):embedding = tf.Variable(emb, name='emb')embeding_input = tf.nn.embedding_lookup(embedding, input)return embeding_input
代码已经上传到github:https://github.com/pkulics/use-pretrained-glove
我的个人网站:lichangsong.win
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