python - 如何从gensim的word2vec中提取词汇向量？

Question

我想分析向量寻找模式和东西，并在它们上使用SVM来完成A类和B类之间的分类任务，该任务应该受到监督。 (我知道这可能听起来很奇怪，但这是我们的作业。)因此，我真的需要知道:

1-如何使用经过训练的模型提取文档的编码向量？

2-如何解释它们以及word2vec如何编码它们？

我正在使用 gensim 的 word2vec。

Answer 1

1. 如果你训练过word2vec模型，可以通过__getitem__方法获取词向量

   模型 = gensim.models.Word2Vec(句子)
打印(模型[“some_word_from_dictionary”])

2. 不幸的是，来自 word2vec/doc2vec 的嵌入不能被人解释(与来自 LdaModel 的主题向量相反)

P/S 如果您的任务中的对象有文本，那么您应该使用 Doc2Vec 模型