小程序api抓取,无锡网站优化价格,石景山区网站建设,去哪里找做网站的python-pytorch 利用word2vec实现lstm模型预测中文文本输出0.1.00 前言源数据导入包加载数据分析后写入新文件word2vec训练词向量保存word2vec训练词模型保存word2vec词向量加载保存word2vec的模型将分词好的句子依次导入数组中获取word2index、word2index获取word2index、inde… python-pytorch 利用word2vec实现lstm模型预测中文文本输出0.1.00 前言源数据导入包加载数据分析后写入新文件word2vec训练词向量保存word2vec训练词模型保存word2vec词向量加载保存word2vec的模型将分词好的句子依次导入数组中获取word2index、word2index获取word2index、index2ve查看词分布情况词表大小生成训练数据设置超参数和实例化模型训练模型预测 前言
使用pretrained word embeddings word2vec 替代nn.Embedding，过程还存在问题，最明显的是预测会不停循环一句话
要使用替代word2vec，核心代码两步sentences = LineSentence(dataset_path)
model = word2vec.Word2Vec(sentences, sg=1, window=5, min_count=1, workers=4,epochs=2000)要使用到LineSentence函数，文本格式有要求 一是，需要文本内容是使用空格分好，内容如：ZooKeeper 定义 的 存储 目录 不 正确 或 ZooKeeper 的 存储 规划 变化 时 二是，一行一个句子源数据
一篇新闻：https://news.sina.com.cn/c/2024-04-12/doc-inarqiev0222543.shtml
导入包
import logging
import sys
import gensim.models as word2vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence, logger
import jiebaimport torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data as Data
from torch.autograd import Variable加载数据分析后写入新文件
要把源文件一行一行的，使用jieba分词后用空格分开，才能使用word2vec的LineSentence
with open("./howtousercbow/data/news.txt","r",encoding="utf-8") as f:lines=f.readlines()for line in lines:jiebacutresult=list(jieba.cut(line.replace(",","").replace("。","").replace("\n","").replace("，","").replace("、","").replace("？","").replace("：",""),False))sttr=""for jb in jiebac
