gensim w2v 使用记录

训练模型

model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=1, seed=1, size=100, window=5)

保存模型

txt 格式为可查看模式，若binary=True，mac本地查看文件会乱码

# 保存模型
model.save('text8.model')  # 保存字典
model.save_word2vec_format('word2vec2.vector')
model.save_word2vec_format('word2vec2.bin')
model.wv.save_word2vec_format('word2vec2.txt', binary=False)

获取w2v 字典的key和对应向量

vocab = model.wv.index2word # ndarray 格式
embeddings = model.wv.vectors # ndarray 格式

加载模型

import gensim
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('word2vec2.txt', binary=False)

REF: https://blog.csdn.net/leo_95/article/details/93008210

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