from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence # 原始的训练语料转化成一个sentence的迭代器,每一次迭代返回的sentence是一个word(utf8格式)的列表
def vctor_word():
# wiki_news = open('wiki.zh.jian.seg.txt', 'r',encoding='utf-8')
wiki_news = open('weibo_content.txt', 'r', encoding='utf-8')
sentences=LineSentence(wiki_news)
model=Word2Vec(sentences,sg=0,size=100,window=5,min_count=5,workers=9)
model.save('zhiwiki_news.word2vec')
vctor_word()

word2vec_训练模型的更多相关文章

  1. 使用MxNet新接口Gluon提供的预训练模型进行微调

    1. 导入各种包 from mxnet import gluon import mxnet as mx from mxnet.gluon import nn from mxnet import nda ...

  2. 深度学习入门篇--手把手教你用 TensorFlow 训练模型

    欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:付越 导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(https://git ...

  3. 使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)—训练模型

    使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预 ...

  4. 利用Caffe训练模型(solver、deploy、train_val)+python使用已训练模型

    本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了- 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可 ...

  5. 第四章——训练模型(Training Models)

    前几章在不知道原理的情况下,已经学会使用了多个机器学习模型机器算法.Scikit-Learn很方便,以至于隐藏了太多的实现细节. 知其然知其所以然是必要的,这有利于快速选择合适的模型.正确的训练算法. ...

  6. 文本分类实战(十)—— BERT 预训练模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  7. 文本分类实战(九)—— ELMO 预训练模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  8. 使用TensorFlow训练模型的基本流程【转】

    原文地址(https://github.com/wmpscc/TensorflowBaseDemo ) 本篇文章将介绍使用tensorflow的训练模型的基本流程,包括制作读取TFRecord,训练和 ...

  9. TensorFlow下利用MNIST训练模型并识别自己手写的数字

    最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与t ...

随机推荐

  1. 1.4、CDH 搭建Hadoop在安装之前(推荐的群集主机和角色分配)

    推荐的群集主机和角色分配 要点:本主题描述了Cloudera Manager管理的CDH群集的建议角色分配.您为部署选择的实际分配可能会有所不同,具体取决于工作负载的类型和数量,群集中部署的服务,硬件 ...

  2. Spring设置动态定时任务

    1.在Spring中经常会用到定时任务,一般会在业务方法上使用@Schedule(cron="定时执行规则"),无法实现从前台动态设置定时任务. 在java中固定频率的任务使用Sc ...

  3. poj3252(组合数)

    题目链接:http://poj.org/problem?id=3252 题意:给定s.e,求[s,e]之间的Round Number的个数,RN数为二进制表示中0的个数大于1的个数的数,s.e< ...

  4. FPGA功耗那些事儿(转载)

    在项目设计初期,基于硬件电源模块的设计考虑,对FPGA设计中的功耗估计是必不可少的.笔者经历过一个项目,整个系统的功耗达到了100w,而单片FPGA的功耗估计得到为20w左右,有点过高了,功耗过高则会 ...

  5. TOJ1302: 简单计算器 && TOJ 4873: 表达式求值&&TOJ3231: 表达式求值

    这些都是应用Python的eval函数的一些题目! TOJ1302传送门:http://acm.tzc.edu.cn/acmhome/problemdetail.do?&method=show ...

  6. JMeter 连接MySQL

     第一步:添加JDBC 驱动 第二步:在线程组 下面添加一个“JDBC Connection Configuration” 第三步:在“线程组”,在下面添加一个“JDBC request”

  7. 【校招面试 之 C/C++】第14题 C++ 内存分配方式详解——堆、栈、自由存储区、全局/静态存储区和常量存储区(堆栈的区别)

    栈,就是那些由编译器在需要的时候分配,在不需要的时候自动清除的变量的存储区.里面的变量通常是局部变量.函数参数等.在一个进程中,位于用户虚拟地址空间顶部的是用户栈,编译器用它来实现函数的调用.和堆一样 ...

  8. select-options and range

    1.SELECT...WHERE ... IN ...,它后面跟着的是一个RANGE类型的内表,这种内表是通过RANGES或者SELECT-OPTIONS来定义的. 2.内表中包含四个字段:SIGN, ...

  9. Android studio实现简单的CRUD

    1.打开Android studio ,创建项目DataBase01 2.进行UI设计,如图 目的:实现对姓名及其爱好的增删改查 3.创建DB.java,用于创建数据库,并做相关操作 在该目录下右键- ...

  10. 设置导航栏和TabBar标题的文字格式

    //TabBar样式 [navi.tabBarItem setTitleTextAttributes:@{NSFontAttributeName:[UIFont boldSystemFontOfSiz ...