Word2Vec.Net-单词转换成向量形式工具

  • 授权协议:MIT
  • 开发厂商:未知
  • 开发语言:csharp
  • 收录时间:2020-08-14
  • 操作系统:Windows,Linux,OS X
  • 软件作者:eabdullin
  • 开源标签: Word2Vec

软件介绍

Word2Vec.Net 是单词转换成向量形式工具Word2Vec .NET版本。

Word2Vec.Net 是单词转换成向量形式工具Word2Vec .NET版本。

使用示例代码:

            var builder = Word2VecBuilder.Create();            if ((i = ArgPos("-train",  args)) > -1)                builder.WithTrainFile(args[i + 1]);            if ((i = ArgPos("-output", args)) > -1)                builder.WithOutputFile(args[i + 1]);            //to all other parameters will be set default values            var word2Vec = builder.Build();            word2Vec.TrainModel();            var distance = new Distance(args[i + 1]);            BestWord[] bestwords = distance.Search("some_word");

或者

//more explicit option        string trainfile="C:/data.txt";        string outputFileName = "C:/output.bin";        var word2Vec = Word2VecBuilder.Create()            .WithTrainFile(trainfile)// Use text data to train the model;            .WithOutputFile(outputFileName)//Use to save the resulting word vectors / word clusters            .WithSize(200)//Set size of word vectors; default is 100            .WithSaveVocubFile()//The vocabulary will be saved to <file>            .WithDebug(2)//Set the debug mode (default = 2 = more info during training)            .WithBinary(1)//Save the resulting vectors in binary moded; default is 0 (off)            .WithCBow(1)//Use the continuous bag of words model; default is 1 (use 0 for skip-gram model)            .WithAlpha(0.05)//Set the starting learning rate; default is 0.025 for skip-gram and 0.05 for CBOW            .WithWindow(7)//Set max skip length between words; default is 5            .WithSample((float) 1e-3)//Set threshold for occurrence of words. Those that appear with higher frequency in the training data twill be randomly down-sampled; default is 1e-3, useful range is (0, 1e-5)            .WithHs(0)//Use Hierarchical Softmax; default is 0 (not used)            .WithNegative(5)//Number of negative examples; default is 5, common values are 3 - 10 (0 = not used)            .WithThreads(5)//Use <int> threads (default 12)            .WithIter(5)//Run more training iterations (default 5)            .WithMinCount(5)//This will discard words that appear less than <int> times; default is 5            .WithClasses(0)//Output word classes rather than word vectors; default number of classes is 0 (vectors are written)            .Build();            word2Vec.TrainModel();        var distance = new Distance(outputFile);        BestWord[] bestwords = distance.Search("some_word");

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