从模型导出词向量到应用中

1. Gensim简介

Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。支持包括TF-IDF, LSA, LDA, Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持分布式训练，提供了相似度计算、信息检索等一些常用的API接口。

2. Word2Vec模型

Word2Vec是一种词向量模型，它可以将单词表示为一个向量，该向量可以捕捉到单词的语义信息。Word2Vec模型有很多种，最常用的两种是CBOW模型和Skip-gram模型。CBOW模型通过预测一个单词的上下文单词来训练，而Skip-gram模型通过预测一个单词的相邻单词来训练。

3. 训练Word2Vec模型

可以使用Gensim的Word2Vec类来训练Word2Vec模型。训练Word2Vec模型需要三个步骤：

1. 将文本数据预处理成Gensim可以处理的格式。
2. 初始化Word2Vec模型，并设置模型的参数。
3. 训练Word2Vec模型。

4. 保存词向量

训练好Word2Vec模型后，可以将词向量保存到本地磁盘。可以使用Gensim的wv.save_word2vec_format()方法来保存词向量。该方法有两个参数：

1. filename：词向量保存的文件名。
2. binary：是否以二进制格式保存词向量。

5. 在应用中加载词向量

在应用中可以使用Gensim的wv.load_word2vec_format()方法来加载词向量。该方法有两个参数：

1. filename：词向量文件的文件名。
2. binary：是否以二进制格式加载词向量。

6. 示例代码

以下是一个使用Gensim训练Word2Vec模型并保存词向量的示例代码：

from gensim.models import Word2Vec

# 训练数据
sentences = [["我", "喜欢", "吃", "苹果"], ["我", "喜欢", "吃", "香蕉"], ["我", "喜欢", "吃", "葡萄"]]

# 训练模型
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 保存词向量
model.wv.save_word2vec_format('word2vec.txt')

以下是一个在应用中加载词向量的示例代码：

from gensim.models import Word2Vec

# 加载词向量
model = Word2Vec.load_word2vec_format('word2vec.txt')

# 获取词向量
word_vector = model.wv['苹果']

7. 总结

本文介绍了如何使用Gensim训练Word2Vec模型，并保存词向量到本地磁盘，最后在应用中加载词向量。希望本文对您有所帮助。