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- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
한국어 형태 분석된 자료를 word2Vec모델로 만드는 모듈
입력은 형태분석된 파일을 취함
한 줄에 한 문장씩
출력으로 model을 형성
'''
import codecs
import gensim
import multiprocessing
import word2vec
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
# 모델 configuration 설정
config = {
'min_count': 15, # 등장 횟수가 15 이하인 단어는 무시
'size': 300, # 300차원짜리 벡터스페이스에 embedding
'sg': 1, # 0이면 CBOW, 1이면 skip-gram
'batch_words': 10000, # 사전을 구축할때 한번에 읽을 단어 수
'iter': 10, # 보통 딥러닝에서 말하는 epoch과 비슷한, 반복 횟수
'workers': multiprocessing.cpu_count(),
}
modelTwitterNoStop = gensim.models.Word2Vec(**config)
class SentenceReader:
def __init__(self, filepath):
self.filepath = filepath
def __iter__(self):
for line in codecs.open(self.filepath, encoding='utf-8'):
yield line.split(' ')
# 사전과 학습을 형태분석된 파일을 가지고 행함
sentences_vocab = SentenceReader('corpusAllNewsNoTagNoStop.txt')
sentences_train = SentenceReader('corpusAllNewsNoTagNoStop.txt')
#model = gensim.models.Word2Vec()
modelTwitterNoStop.build_vocab(sentences_vocab)
modelTwitterNoStop.train(sentences_train)
#이렇게 학습된 모델을 저장
modelTwitterNoStop.save('modelTwitterNoStop')
### 모델 테스트 ##########
#다음 라인부터는 분리하여 별도로 Test모델 프로그램을 만들어 다양한 관계를 실험해 볼 수 있음
import codecs
import gensim
import multiprocessing
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
##도 포함
#만들어 놓은 gensim 모델을 로딩
modelTwitterNoStop = gensim.models.Word2Vec.load('modelTwitterNoStop')
#most similar Test - 상위 10개의 유사한 벡터를 찾음.. 실제로 '일본'이 가장 높은 것으로 나
print ' '.join(["{}-{}".format(word, value) for word, value in
(modelTwitterNoStop.most_similar(positive=[u"한국", u"도쿄"], negative=[u"서 울"], topn=10))])
print "\n"
# positive만 사용해서도 할 수 있으며 cosmul을 이용
print ' '.join(["{}-{}".format(word, value) for word, value in
(modelTwitterNoStop.most_similar_cosmul(positive=[u"비선", u"최순실"], topn=20))])
print "\n"
#doesn't match Test
print modelTwitterNoStop.doesnt_match(u"정윤회 김종 박근혜 최순실".split())
print "\n"
#similarity Test
print modelTwitterNoStop.similarity(u"비선", u"정윤회")
print "\n"
# no.of vocab.. in this model
print modelTwitterNoStop
print "\n"
警告(来自警告模块): 文件“C:\Python27\lib\site-packages\gensim\utils.py”,第 840 行 warnings.warn("检测到 Windows;将 chunkize 别名为 chunkize_serial")用户警告:检测到 Windows;将 chunkize 别名为 chunkize_serial
最佳答案
这不是问题。只是对于windows,它的处理方式不同。如果您不想看到此消息,可以使用 this 中的代码回答
关于python - gensim安装的问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40865128/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!