Python 利用Word2Vec计算词语相似度（gensim实现）

落日映苍穹つ 2023-08-17 16:52 142阅读 0赞

使用 gensim 训练中文词向量，计算词语之间的相似度。

输入：语料库，txt文件。

输出：余弦相似度。

**实现代码：**

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    import logging
    
    from gensim import models
    from gensim.models import word2vec
    
    
    def main():
        logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
        sentences = word2vec.LineSentence("output.txt")
        model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=250)
    
        # 保存模型，供以后使用
        model.save("word2vec.model")
    
        # 模型读取
        # model = word2vec.Word2Vec.load("your_model_name")
    
        logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
        model = models.Word2Vec.load('word2vec.model')
    
        print("提供 3 种测试模式\n")
        print("输入一个词，则去寻找前一百个该词的相似词")
        print("输入两个词，则去计算两个词的余弦相似度")
        print("输入三个词，进行类比推理")
    
        while True:
            try:
                query = input('')
                q_list = query.split()
    
                if len(q_list) == 1:
                    print("相似词前 100 排序")
                    res = model.most_similar(q_list[0], topn=100)
                    for item in res:
                        print(item[0] + "," + str(item[1]))
    
                elif len(q_list) == 2:
                    print("计算 Cosine 相似度")
                    res = model.similarity(q_list[0], q_list[1])
                    print(res)
                else:
                    print("%s之于%s，如%s之于" % (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]))
                print("----------------------------")
            except Exception as e:
                print(repr(e))
    
    
    if __name__ == "__main__":
        main()

**gensim的参数解释： **

from gensim.models import Word2Vec 
    model = Word2Vec(sentences, sg=1, size=100, window=5, min_count=5, negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=4)

1.  sg=1是skip-gram算法，对低频词敏感；默认sg=0为CBOW算法。
2.  size是输出词向量的维数，值太小会导致词映射因为冲突而影响结果，值太大则会耗内存并使算法计算变慢，一般值取为100到200之间。
3.  window是句子中当前词与目标词之间的最大距离，3表示在目标词前看3-b个词，后面看b个词（b在0-3之间随机）。
4.  min\_count是对词进行过滤，频率小于min-count的单词则会被忽视，默认值为5。
5.  negative和sample可根据训练结果进行微调，sample表示更高频率的词被随机下采样到所设置的阈值，默认值为1e-3。
6.  hs=1表示层级softmax将会被使用，默认hs=0且negative不为0，则负采样将会被选择使用。
7.  workers控制训练的并行，此参数只有在安装了Cpython后才有效，否则只能使用单核。