doc2vec训练与相似度计算.rar

相似度计算，句向量，人工智能，文本抽取，深度学习，

import gensim.models as g
import codecs
import numpy
import numpy as np

model_path = ‘./data/zhiwiki_news.doc2vec‘
start_alpha = 0.01
infer_epoch = 1000
docvec_size = 192


def simlarityCalu（vector1 vector2）:
    vector1Mod = np.sqrt（vector1.dot（vector1））
    vector2Mod = np.sqrt（vector2.dot（vector2））
    if vector2Mod != 0 and vector1Mod != 0:
        simlarity = （vector1.dot（vector2）） / （vector1Mod * vector2Mod）
    else:
        simlarity = 0
    return simlarity


def doc2vec（file_name model）:
    import jieba
    doc = [w for x in codecs.open（file_name ‘r‘ ‘utf-8‘）.readlines（） for w in jieba.cut（x.strip（））]
    doc_vec_all = model.infer_vector（doc alpha=start_alpha steps=infer_epoch）
    return doc_vec_all


if __name__ == ‘__main__‘:
    model = g.

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1002  2018-08-17 16:17  doc2vec训练与相似度计算\doc2vec_sim.py

     文件       1034  2018-08-17 16:17  doc2vec训练与相似度计算\infer_test.py

     文件       8115  2018-08-17 16:17  doc2vec训练与相似度计算\langconv.py

     文件       1044  2019-05-20 12:29  doc2vec训练与相似度计算\train_model.py

     文件     151535  2018-08-17 16:17  doc2vec训练与相似度计算\zh_wiki.py

     目录          0  2019-05-21 15:36  doc2vec训练与相似度计算

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