是否有可能使用gensim word2vec模型deeplearning4j.word2vec？

Question

我是新来deeplearning4j，我想用的话向量作为分类器的输入，使句子分类。我使用python之前，在使用gensim生成矢量模型，和我想使用该模型为这个新的分类。是否有可能使用gensim的word2vec模型deeplearning4j.word2vec和我怎么能做到这一点？

Answer 1

是的，这是可能的，因为Word2Vec实现定义了一个标准来构建其模型。

去做这个：

1. 使用gensim，保存Word2Vec实现兼容型号： w2v_model.wv.save_word2vec_format("path/to/w2v_model.bin", binary=True)
2. 从DL4J，加载相同的预先训练模式： Word2Vec w2vModel = WordVectorSerializer.readWord2VecModel("path/to/w2v_model.bin");

事实上，你可以测试在两种编码模式，你会看到同样的结果，例如：

随着gensim：

print(w2v_model.most_similar("love"))
print(w2v_model.n_similarity(["man"], ["king"]))

并与DL4J：

System.out.println(w2vModel.wordsNearest("love", 10));
System.out.println(w2vModel.similarity("man", "king"));