## 如何用word2vec 訓練詞嵌入模型
**一、應用場景**
假設你有乙個商品的資料庫，比如：
!(現在通過使用者的輸入來檢索商品的**。
**方法一：直接匹配法**
最簡單的方法就是通過字串進行匹配，比如，使用者輸入「椅子」，就用「椅子」作為關鍵字進行搜尋，很容易找到椅子的**就是200元/個。
**方法二：語義相似法**
但有時使用者輸入的是「凳子」，如果按照字串匹配的方法，只能返回給使用者，沒有此商品。但實際上可以把「椅子」的結果返回給使用者參考。這種泛化的能力，通過簡單的字串匹配是顯然不能實現的。
「凳子」跟「椅子」的語意更相近，跟「香蕉」或「冰箱」的語意相對較遠。在商品搜尋的過程中，可以計算使用者輸入的關鍵字與資料庫中商品名間的相似度，在商品資料庫中找出相似度最大的商品，推薦給使用者。
這種相近的程度就是詞語的相似度。在實際的工程開發中可以通過word2vec實現詞語相似度的計算。
**二、使用gensim自帶的word2vec包進行詞向量的訓練步驟**
```# 載包
from gensim.models import word2vec
from gensim.models.word2vec import linesentence
```**2、輸入分詞之後的維基語料進行詞向量訓練。**
**5、測試詞語之間的相似度**
```# 使用模型
items = model.most_similar('世界盃')
for i,j in items:
print(i,j)
kk=model.similarity('**', '**單')
print(kk)
```**6、結果返回**
奧運會 0.8269997835159302
歐洲盃 0.8262652158737183
美洲盃 0.8016794919967651
世青賽 0.7844665050506592
聯合會杯 0.7776272296905518
亞運會 0.7528035640716553
亞青賽 0.7478761076927185
歐青賽 0.7465620040893555
東亞杯 0.7276486158370972
決賽圈 0.7204309701919556
0.7981703438609271
**7、下面是全部**：**
訓練word2vec模型：
```# -*- encoding=utf-8 -*-
# 載包
from gensim.models import word2vec
from gensim.models.word2vec import linesentence
# # 使用模型
items = model.most_similar('高賠')
for i,j in items:
print(i,j)
執行結果：
```高倍 0.7645919322967529
高配 0.7200379371643066
博單 0.6984660625457764
長串 0.6976152658462524
高培 0.6964673399925232
多串 0.6796765327453613
博冷 0.679004430770874
低倍 0.6455676555633545
低配 0.6336328387260437
2c1 0.6292942762374878
process finished with exit code 0
```
利用Word2Vec訓練詞向量過程
先明確一點，選用不同的詞向量作為模型的初始值，效果的差異非常大！那麼怎麼產生乙個好的詞向量呢？參看文章 1 英文的詞向量可以訓練，也可以用google訓練好的那個模型。2 但是中文就不行了，沒有乙個公布乙個權威的詞向量。語料對詞向量的影響比模型的影響要重要得多得多得多 重要的事說三遍 很多 都提到語...
使用預訓練的word2vec詞向量
之前被這個問題困擾了挺長時間，一直找不到有效的方法，可能是我太菜 在網上找資料也只找到了一種把bin轉換成txt 檔案的方式，但是效率出奇的低，無法想象，本地一執行程式就宕機，伺服器上也得等很長時間。多虧了有一顆優化模型的心 山重水複疑無路，柳暗花明又一村啊。在一篇 裡面，作者用theano直接對二...
小小word2vec模型訓練
嗨，好久不見啊！今天我們來完成乙個word2vec模型訓練，學習筆記有挺多人寫的，不瞞您說，小白也是看別人的部落格學習的。所以這次，小白就直接上手例項啦，一起嘛？首先介紹一下模型引數 通過jieba分詞 import jieba import pandas as pd 把文字檔案讀進來，再分詞，去停...