是否可以在 deeplearning4j.word2vec 中使用 gensim word2vec 模型？

Question

我是 deeplearning4j 的新手，我想使用词向量作为分类器的输入来制作句子分类器。我之前使用 python，其中矢量模型是使用 gensim 生成的，我想将该模型用于这个新的分类器。是否可以在 deeplearning4j.word2vec 中使用 gensim 的 word2vec 模型，我该怎么做？

Answer 1

是的，这是可能的，因为 Word2Vec 实现定义了构建其模型的标准。

为此：

使用gensim，保存模型兼容Word2Vec实现:

w2v_model.wv.save_word2vec_format("path/to/w2v_model.bin", binary=True)

来自DL4J，加载相同的预训练模型：

Word2Vec w2vModel = WordVectorSerializer.readWord2VecModel("path/to/w2v_model.bin");

事实上，您可以在两种代码中测试模型，您应该会看到相同的结果，例如：

使用gensim：

print(w2v_model.most_similar("love"))
print(w2v_model.n_similarity(["man"], ["king"]))

和 DL4J:

System.out.println(w2vModel.wordsNearest("love", 10));
System.out.println(w2vModel.similarity("man", "king"));

是否可以在 deeplearning4j.word2vec 中使用 gensim word2vec 模型？

Is it possible to use gensim word2vec model in deeplearning4j.word2vec?

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