Word2Vec

from gensim.models import Word2Vec
# 모델 설정
model = Word2Vec(window=2, vector_size = 300)
model.build_vocab(input_data)
model.train(input_data,total_examples=model.corpus_count, epochs=10)

similar_sad = model.wv.most_similar("sad")
similar_sad_lonely = model.wv.similarity("sad","lonely")

• Word2Vec
  • parameter
    • window : 몇개의 단어를 문맥 기준으로 할지
    • vector_size : hidden node 숫자
  • method
    • build_vocab : input 데이터 (단어를 정수로 임베딩)
    • corpus_count : input 데이터에서 문장이 몇개 들어가 있는지 확인 가능
    • wv.most_similar("단어") - 단어와 유사한 것들을 출력
    • wv.similarity("단어1","단어2") - 단어1 과 단어2 유사도