jieba分词以及word2vec词语相似度

标签：自然语言处理   中文分词   

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参考文章 ：
http://www.jb51.net/article/139690.htm

from gensim.models import Word2Vec 
model = Word2Vec(sentences, sg=1, size=100, window=5, min_count=5, negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=4)
参数解释：
1.sg=1是skip-gram算法，对低频词敏感；默认sg=0为CBOW算法。
2.size是输出词向量的维数，值太小会导致词映射因为冲突而影响结果，值太大则会耗内存并使算法计算变慢，一般值取为100到200之间。
3.window是句子中当前词与目标词之间的最大距离，3表示在目标词前看3-b个词，后面看b个词（b在0-3之间随机）。
4.min_count是对词进行过滤，频率小于min-count的单词则会被忽视，默认值为5。
5.negative和sample可根据训练结果进行微调，sample表示更高频率的词被随机下采样到所设置的阈值，默认值为1e-3。
6.hs=1表示层级softmax将会被使用，默认hs=0且negative不为0，则负采样将会被选择使用。
7.workers控制训练的并行，此参数只有在安装了Cpython后才有效，否则只能使用单核。

from gensim.models import word2vec

jieba分词以及word2vec词语相似度

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原文地址：http://blog.51cto.com/13000661/2121197