极简使用︱Glove |
您所在的位置：网站首页 › glove的英文单词 › 极简使用︱Glove |
|
glove/word2vec/fasttext目前词向量比较通用的三种方式，其中word2vec来看，在gensim已经可以极快使用（可见：python︱gensim训练word2vec及相关函数与功能理解） 官方glove教程比较啰嗦，可能还得设置一些参数表，操作不是特别方便。 笔者使用的时候，用的是一款比较省力/封装的。 官方glove:https://github.com/stanfordnlp/GloVe 笔者使用：https://github.com/maciejkula/glove-python 1 安装： pip install glove_python 2 训练：具体函数细节可参考：github 生成嵌入是一个两步过程： 从语料库中生成一个匹配矩阵，然后用它生成嵌入矩阵。 Corpus 类有助于从令牌的interable构建一个语料库。 还支持基本的pagragraph向量。 在word空间vector段落向量是在单词向量空间中嵌入段落，这样段落表示就接近于它所包含的单词，因为在语料库中的单词的频率调整。 在训练模型上通过调用 transform_paragraph 方法来训练单词嵌入后，可以得到这些结果。 其中段落向量是词向量的平均可见(该模块没有教程，笔者就不做过多分析了)： paragraph_vector = np.mean(self.word_vectors[word_ids], axis=0) （1）准备数据集 from __future__ import print_function import argparse import pprint import gensim from glove import Glove from glove import Corpus sentense = [['你','是','谁'],['我','是','中国人']] corpus_model = Corpus() corpus_model.fit(sentense, window=10) #corpus_model.save('corpus.model') print('Dict size: %s' % len(corpus_model.dictionary)) print('Collocations: %s' % corpus_model.matrix.nnz)其中corpus_model.fit(corpus, window=10, ignore_missing=False) ignore_missing代表如果出现OOV的词，该如何处理。 （2）训练 glove = Glove(no_components=100, learning_rate=0.05) glove.fit(corpus_model.matrix, epochs=10, no_threads=1, verbose=True) glove.add_dictionary(corpus_model.dictionary) >>> Performing 10 training epochs with 1 threads >>> Epoch 0 >>> Epoch 1 >>> Epoch 2 >>> Epoch 3 >>> Epoch 4 >>> Epoch 5 >>> Epoch 6 >>> Epoch 7 >>> Epoch 8 >>> Epoch 9维度no_components，可以与word2vec一起使用。 模型得保存为：glove.save('glove.model') （3）使用：模型得保存与加载glove模型保存与加载： glove.save('glove.model') glove = Glove.load('glove.model')corpus保存与加载： corpus_model.save('corpus.model') corpus_model = Corpus.load('corpus.model') （4）使用：求相似词根据glove求相似词。 glove.most_similar('我', number=10) >>> [('中国人', 0.15130809810072138), >>> ('你', 0.0739901044877504), >>> ('谁', -0.05137569131012555), >>> ('是', -0.08668606334919005)] （5）使用：词向量矩阵词向量矩阵 # 全部词向量矩阵 glove.word_vectors # 指定词条词向量 glove.word_vectors[glove.dictionary['你']]语料协同矩阵 corpus coocurrence matrix corpus_model.matrix.todense().tolist() >>> [[0.0, 1.0, 0.5, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]]由corpus_model引出得语料协同矩阵 |
今日新闻 |
点击排行 |
|
推荐新闻 |
图片新闻 |
|
专题文章 |
| CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 win10的实时保护怎么永久关闭 |