Python gensim库使用word2vec 加载和保存模型、在预训练基础上训练自己的预料

Python gensim库使用word2vec

常见：

gensim.models.word2vec.Word2Vec(size=300, sg=1, min_count=1)

加载和保存模型
- gensim生成的模型有三种：
  - 第一种是默认的model文件（可以继续进行tuning)
  - 第二种是bin文件(c风格）
  - 第三种是 txt文件（比较大）

from gensim.models import Word2Vec# 第一种
model = Word2Vec.load(word2vec.model)
model.save('word2vec.model')
# 第二种
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('word2vec.bin',binary=True)
model.wv.save_word2vec_format('word2vec.bin')
# 第三种
gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('word2vec.txt',binary=False)
model.wv.save_word2vec_format('word2vec.txt')

在预训练基础上训练自己的预料

第一种方式

model = gensim.models.Word2Vec.load(word2vec.model)
more_sentences = [
['Advanced', 'users', 'can', 'load', 'a', 'model',
'and', 'continue', 'training', 'it', 'with', 'more', 'sentences']
]
model.build_vocab(more_sentences, update=True)
model.train(more_sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.iter)

第二种方式

# 首先初始化一个word2vec 模型：
w2v_model = Word2Vec(size=300, sg=1, min_count=0)
# 注意：min_count=0一定要设置，因为w2v_model.build_vocab会自动屏蔽vocab
w2v_model.build_vocab(more_sentences)
# 再加载第三方预训练模型：
third_model = KeyedVectors.load_word2vec_format(third_model_path, binary=True)
# 通过 intersect_word2vec_format()方法merge词向量：
w2v_model.build_vocab([list(third_model.vocab.keys())], update=True)
w2v_model.intersect_word2vec_format(third_model_path, binary=False, lockf=1.0)
w2v_model.train(more_sentences, total_examples=w2v_model.corpus_count, epochs=w2v_model.epochs)

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