[PYTHON] Implémentation de word2vec avec Theano + Keras

gensim gensim.models.word2vec.Word2Vec gensim.models.word2vec.Doc2Vec Réimplémentation uniquement de la fonction train dans keras + Theano pour qu'elle fonctionne sur GPU word2vec-keras-in-gensim Sauf pour le train, c'est exactement la même chose que 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))

Il peut être utilisé comme ça.

L'installation est

bash


pip install word2veckeras

Le fichier corps principal est word2veckeras.py doc2veckeras.py Et chacun

python


if __name__ == "__main__":

Des exemples d'utilisation sont écrits ci-dessous et dans doctest.

Suite à l'implémentation de word2vec avec keras, il semble qu'il puisse être facilement modifié. À titre d'exemple, Modifier pour l'apprentissage simultané d'informations supplémentaires est placé.

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