【NLP】from glove import Glove的使用、模型保存和加载

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
简介: 使用 from glove import Glove 进行词向量训练、保存和加载的基本示例。

1 引言

不要被stackflow的上的一个的回答所误导。

1.png

2 使用方法举例

# 语料
sentense = [['你', '是', '谁'], ['我', '是', '中国人']]
corpus_model = Corpus()
# 训练语料
corpus_model.fit(sentense, window=10)
# 保存语料
corpus_model.save('corpus.model')
# 架子语料
corpus_model = Corpus.load('corpus.model')
print('Dict size: %s' % len(corpus_model.dictionary))
print('Collocations: %s' % corpus_model.matrix.nnz)
# 训练词向量
glove = Glove(no_components=100, learning_rate=0.05)
glove.fit(corpus_model.matrix, epochs=2,
          no_threads=1, verbose=True)
glove.add_dictionary(corpus_model.dictionary)
# 保存glove模型
glove.save('glove.model')

# 加载glove模型
model = Glove.load('glove.model')

Glove参数

  • no_components:词向量维度
  • learning_rate:学习率

Gove.fit参数

  • corpus_model.matrix : 语料矩阵
  • epochs=200 :迭代次数
  • no_threads=4 :多线程数
  • verbose=True:是否打印日志
目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
PyTorch与Hugging Face Transformers:快速构建先进的NLP模型
【8月更文第27天】随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,深度学习模型已经成为了构建高质量NLP应用程序的关键。PyTorch 作为一种强大的深度学习框架,提供了灵活的 API 和高效的性能,非常适合于构建复杂的 NLP 模型。Hugging Face Transformers 库则是目前最流行的预训练模型库之一,它为 PyTorch 提供了大量的预训练模型和工具,极大地简化了模型训练和部署的过程。
71 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【深度学习】探讨最新的深度学习算法、模型创新以及在图像识别、自然语言处理等领域的应用进展
深度学习作为人工智能领域的重要分支,近年来在算法、模型以及应用领域都取得了显著的进展。以下将探讨最新的深度学习算法与模型创新,以及它们在图像识别、自然语言处理(NLP)等领域的应用进展。
91 6
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据处理
|
2月前
|
自然语言处理
【NLP】如何实现快速加载gensim word2vec的预训练的词向量模型
本文探讨了如何提高使用gensim库加载word2vec预训练词向量模型的效率,提出了三种解决方案:保存模型以便快速重新加载、仅保存和加载所需词向量、以及使用Embedding工具库代替word2vec原训练权重。
131 2
|
2月前
|
存储 自然语言处理
【NLP】gensim保存存储和加载fasttext词向量模型
【8月更文挑战第3天】如何使用Gensim库中的FastText模型来训练词向量,并演示了如何保存和加载这些训练好的模型。
62 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
【NLP-新闻文本分类】3 Bert模型的对抗训练
详细介绍了使用BERT模型进行新闻文本分类的过程,包括数据集预处理、使用预处理数据训练BERT语料库、加载语料库和词典后用原始数据训练BERT模型,以及模型测试。
38 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据挖掘
【NLP】深度学习的NLP文本分类常用模型
本文详细介绍了几种常用的深度学习文本分类模型,包括FastText、TextCNN、DPCNN、TextRCNN、TextBiLSTM+Attention、HAN和Bert,并提供了相关论文和不同框架下的实现源码链接。同时,还讨论了模型的优缺点、适用场景以及一些优化策略。
48 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 TensorFlow
使用Python实现深度学习模型:文本生成与自然语言处理
【7月更文挑战第14天】 使用Python实现深度学习模型:文本生成与自然语言处理
62 12
|
3月前
|
TensorFlow 算法框架/工具 C++
构建NLP 开发问题之如何将模型导出为 ONNX、TensorRT 或 Tensorflow 格式以便部署
构建NLP 开发问题之如何将模型导出为 ONNX、TensorRT 或 Tensorflow 格式以便部署
|
3月前
|
自然语言处理
通用模型在自然语言处理方面的表现
通用模型在自然语言处理方面的表现
下一篇
无影云桌面