在word2vec中,输入文件的格式通常是一个文本文件,每行代表一个句子或一个文档。
每行的文本应该是由单词或词语组成,以空格或制表符分隔。例如:
I am happy
She is sad
如果使用gensim库中的word2vec模型来训练,可以使用以下代码示例来加载和训练模型:
from gensim.models import word2vec
# 加载输入文件并进行预处理
sentences = word2vec.LineSentence('input.txt')
# 训练模型
model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)
# 保存模型
model.save('word2vec.model')
# 加载已保存的模型
model = word2vec.Word2Vec.load('word2vec.model')
# 获取词向量
vector = model['happy']
在上面的示例中,'input.txt'是包含训练数据的文本文件。模型参数size表示生成的词向量的维度,window表示上下文窗口大小,min_count表示单词的最小出现次数。
使用以上的代码示例,你可以根据自己的训练数据生成word2vec模型,并获取单词的向量表示。