Word2Vec 모델

Word2Vec 모델

Gensim의 models.Word2Vec은 단어를 조밀한 벡터로 표현하는 대표적인 모델이에요. CBOW와 skip-gram 방식을 지원하고, 미리 훈련된 벡터도 불러올 수 있어요.

학습 예시

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [["deep", "learning", "is", "fun"], ["gensim", "is", "fast"]]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, sg=0)

벡터 활용

vec = model.wv["deep"]
similar = model.wv.most_similar("deep")

확인 포인트

  • sg=0은 CBOW, sg=1은 skip-gram을 의미해요.
  • 학습된 벡터는 model.wv에 저장되고, save()로 파일에 저장할 수 있어요.

출처: https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html

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