維基百科詞向量model

• 語料來源：維基百科資料庫
• 使用相關庫：
  • word2vec套件：gensim
  • 斷詞套件：結巴中文分詞, 結巴_TW
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gensim word2vec參數

class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None, size=100, alpha=0.025, window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001, seed=1, workers=3, min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, cbow_mean=1, hashfxn=<built-in function hash>, iter=5, null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000)

• sentence：語料訓練集
• size：訓練出的詞向量（特徵向量）維度
• alpha：學習速率
• window：當前詞與預測詞在一個句子中的最大距離
• sg：設置訓練演算法，0=CBOW，1=skip-grim
• min_count：詞頻少於min_count的數會被丟掉
• workers：執行緒數目
• negative：若>0，則會採用Negative Sampling（負採樣）

Load Model

from gensim.models import word2vec
model = word2vec.Word2Vec.load("model/20180309wiki_model.bin")

gensim model方法

1. 尋找相似詞

   query = input()
   
   print('相似詞前十排序')
   res = model.most_similar(query, topn=10)
   
   for item in res:
       print(item[0] +','+ str(item[1]))

2. 計算兩個詞的餘弦相似度（cosine）

   query = input()
   q_list = query.split()
   
   print('計算 Cosine 相似度 ')
   res = model.similarity(q_list[0], q_list[1])
   print(res)

3. 輸入三個詞，做類比推理

   query = input()
   q_list = query.split()
   
   print("%s之於%s，如%s之於" % (q_list[0], q_list[2], q_list[1]))
   res = model.most_similar([q_list[0], q_list[1]], [q_list[2]], topn= 100)
   for item in res:
       print(item[0] +","+ str(item[1]))

訓練好的model下載

20171201版本（使用jieba）：Google Drive

20180309版本（jieba_tw + stopwords）：Google Drive