训练自定义word2vec模型

Question

我有自己的数据集，我想在其中使用 gensim word2vec 进行训练，但我不确定该怎么做。

from google.colab import files
import io
uploaded = files.upload()
data_path = 'chatbot_dataset.txt'
with open(data_path, 'r') as f:
    lines = f.read().split('\n')

for line in lines:
    input_text = line.split('\t')[0]
    if len(input_text.split()) > MAX_SENTENCE_LENGTH:
      break
    target_text = '<START> ' + line.split('\t')[1] + " <END>"
    input_texts.append(input_text)
    target_texts.append(target_text)

model = Word2Vec(lines, min_count=1,workers=3,size=100,window=3,sg=1)
model.wv.get_vector('hello')

但是我在执行此操作时遇到了这个错误，即使 'hello' 这个词已经在我的数据集中：

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-b41c8cb17d3b> in <module>()
    140 model.wv.vector_size
    141 #check out how 'PEM' is represented in an array of 100 numbers
--> 142 model.wv.get_vector('hello')
    143 #find words with similar meaning to 'PEN'
    144 model.wv.most_similar('to')

1 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/gensim/models/keyedvectors.py in word_vec(self, word, use_norm)
    450             return result
    451         else:
--> 452             raise KeyError("word '%s' not in vocabulary" % word)
    453 
    454     def get_vector(self, word):

KeyError: "word 'hello' not in vocabulary"

Answer 1

您正在向 Word2Vec.

提供似乎是纯字符串列表的 lines

Word2Vec 而是期待一个可重复的项目序列，其中每个项目都是一个预先标记化的字符串列表。通过向它传递一系列纯字符串，当 Word2Vec 将一个字符串解释为一个列表时，它将把它视为一个单字符列表——因此它学习的整个 'words' 集合将只是单字符。（您的日志中可能有关于此的警告，或者如果您运行至少是 INFO 日志记录，进度报告显示发现的唯一单词的数量少得可疑。）

您可以通过检查 model.wv.index_to_key 来了解模型的词汇量 - 例如，查看 print(model.wv.index_to_key[:10] 找到的 10 个最常用的词。如果这看起来不正确，请确保你正确 preprocessing/tokenizing 你将交给 Word2Vec.

的语料库

另外：min_count=1 永远不是 Word2Vec 的好主意。只有具有多个不同用法示例的词才能获得有用的词向量，并且通常会丢弃最稀有的词，如默认 min_count=5，确保所有幸存词的最佳质量向量。（如果有少于 5 个用法示例的单词需要向量，最好的方法是获取更多不同用法的训练数据。）

训练自定义word2vec模型

training custom word2vec model

python

nlp

machine-learning

word2vec