這篇文章主要為大家展示了python如何實現word2vec，內容簡而易懂，希望大家可以學習一下，學習完之后肯定會有收獲的，下面讓小編帶大家一起來看看吧。

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一、前言

一開始看到word2vec環境的安裝還挺復雜的，安了半天Cygwin也沒太搞懂。后來突然發現，我為什么要去安c語言版本的呢，我應該去用python版本的，然后就發現了gensim，安裝個gensim的包就可以用word2vec了，不過gensim只實現了word2vec里面的skip-gram模型。若要用到其他模型，就需要去研究其他語言的word2vec了。

二、語料準備

有了gensim包之后，看了網上很多教程都是直接傳入一個txt文件，但是這個txt文件長啥樣，是什么樣的數據格式呢，很多博客都沒有說明，也沒有提供可以下載的txt文件作為例子。進一步理解之后發現這個txt是一個包含巨多文本的分好詞的文件。如下圖所示，是我自己訓練的一個語料，我選取了自己之前用爬蟲抓取的7000條新聞當做語料并進行分詞。注意，詞與詞之間一定要用空格：

這里分詞使用的是結巴分詞。

這部分代碼如下：

import jieba
f1 =open("fenci.txt")
f2 =open("fenci_result.txt", 'a')
lines =f1.readlines() # 讀取全部內容
for line in lines:
  line.replace('\t', '').replace('\n', '').replace(' ','')
  seg_list = jieba.cut(line, cut_all=False)
  f2.write(" ".join(seg_list))
 
f1.close()
f2.close()

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名稱欄目：python如何實現word2vec-創新互聯
轉載來源：http://www.yijiale78.com/article12/pgsdc.html

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