Windows下Word2Vec训练中文维基语料终极指南（三）

在Windows系统下利用Word2Vec模型训练中文维基语料是构建聊天机器人的关键步骤之一。本文详细介绍了如何使用维基百科数据进行词向量训练，并深入解析了Word2Vec模型的各项参数设置，如sentences、sg、size、window等。此外，文章还展示了如何加载训练好的模型，获取特定单词的词向量，并计算单词之间的相似度，甚至寻找离群词和推断相似词，帮助读者全面掌握词向量训练的全过程。

全文共1552个字，7张图，预计阅读时间8分钟。

训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。

参数说明

上一步我们已经开始训练词向量，但是对于模型的参数并没有介绍，我们先来看一下源代码：

[('棒球', 0.4819049835205078)]

原文链接：小小挖掘机 https://mp.weixin.qq.com/s/anW0zb9xZ1l7hxZsi_clVA

好了，本文到此结束，带大家了解了《Windows下Word2Vec训练中文维基语料终极指南（三）》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多文章知识！