大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
参考资料 ：
https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html
接上篇 ：
import jieba
all_list = jieba.cut(xl['工作内容'][0:6],cut_all=True)
print(all_list)
every_one = xl['工作内容'].apply(lambda x:jieba.cut(x))
import traceback
def filtered_punctuations(token_list):
try:
punctuations = [' ', '\n', '\t', ',', '.', ':', ';', '?', '(', ')', '[', ']', '&', '!', '*', '@', '#', '$', '%','：',
'/','\xa0','。','；','、']
token_list_without_punctuations = [word for word in token_list
if word not in punctuations]
#print "[INFO]: filtered_punctuations is finished!"
return token_list_without_punctuations
except Exception as e:
print (traceback.print_exc())
from gensim.models import Doc2Vec,Word2Vec
import gensim
def list_crea(everyone):
list_word = []
for k in everyone:
fenci= filtered_punctuations(k)
list_word.append(fenci)
return list_word
aa_word = list_crea(every_one)
print(type(aa_word))
#aa_word 是 个 嵌套的list [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
model = Word2Vec(aa_word, min_count=1) # 训练模型，参考英文官网，在上面
say_vector = model['java'] # get vector for word
model.similarity('计算', '计算机') 
转载于:https://blog.51cto.com/13000661/2121671
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/107496.html原文链接：https://javaforall.net
