사전 훈련 된 단어 벡터를 사용하여 gensim word2vec 모델을 만드는 방법은 무엇입니까?

Question

분산 word2vec 알고리즘을 사용하여 단어 벡터를 만들었습니다. 이제 단어와 해당하는 벡터가 있습니다. 이 단어와 벡터를 사용하여 gensim word2vec 모델을 만드는 방법은 무엇입니까?

Answer 1

gensim 또는 다른 도구를 사용하여 word2vec 모델을 만든 경우 확실하지 않지만 질문을 올바르게 이해하면 gensim을 사용하여 word2vec 모델을로드하고 싶습니다. 이것은 다음과 같은 방법으로 수행됩니다

import gensim 
w2v_file = codecs.open(WORD2VEC_PATH, encoding='utf-8') 
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(w2v_file, binary=True) # or binary=False if the model is not compressed 

그러나 싶은 것은 순전히 gensim 여기 사용하여 처음부터 모델 (즉 원시 텍스트에서) word2vec 훈련하는 경우가 tutorial on how to train word2vec model using gensim이다.