gensim gensim.models.word2vec.Word2Vec gensim.models.word2vec.Doc2Vec Nur die Zugfunktion in Keras + Theano wurde neu implementiert, sodass sie auf der GPU funktioniert word2vec-keras-in-gensim Mit Ausnahme des Zuges ist es genau das gleiche wie bei Gensim
python
import gensim.models.word2vec
from word2veckeras.word2veckeras import Word2VecKeras
vsk = Word2VecKeras(gensim.models.word2vec.LineSentence('test.txt'),iter=100)
print( vsk.most_similar('the', topn=5))
Es kann so verwendet werden.
Installation ist
bash
pip install word2veckeras
Die Hauptkörperdatei ist word2veckeras.py doc2veckeras.py Und jede
python
if __name__ == "__main__":
Anwendungsbeispiele sind unten und in doctest geschrieben.
Aufgrund der Implementierung von word2vec mit Keras scheint es leicht zu ändern. Als Beispiel wird Ändern zum gleichzeitigen Lernen zusätzlicher Informationen platziert.
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