如何保存和加载 Glove 模型？答案

【问题标题】：How to save and load Glove models?如何保存和加载 Glove 模型？
【发布时间】：2019-02-06 16:52:26
【问题描述】：

我正在使用 Python 3.5 进行研究。我想使用 Glove 词嵌入。在 glove.fit 之后如何保存和加载我的 Glove 模型？我是这样编码的

glove.fit(corpus.matrix,epochs=1,no_threads=4,verbose=True)
glove.save('glove.model')

【问题讨论】：

标签： python-3.x word-embedding

【解决方案1】：

from gensim.models import KeyedVectors
# load the Stanford GloVe model
model = KeyedVectors.load_word2vec_format(filename, binary=False)

如果您的模型包含在变量“模型”中

你可以这样保存模型：

model.save('model.bin')

您可以像这样加载保存的模型：

new_model = KeyedVectors.load('model.bin')

您现在可以使用加载的模型：

result = new_model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'], topn=1)

【讨论】：

【解决方案2】：

检查这个here。

现在在对数据进行训练后，使用它：

from gensim.scripts.glove2word2vec import glove2word2vec
glove2word2vec(glove_input_file=file, word2vec_output_file="gensim_glove_vectors.txt")    
from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors
model = KeyedVectors.load_word2vec_format("gensim_glove_vectors.txt", binary=False)

之后，您可以像使用 gensim 模型一样使用它。例如，

print("Similarity between {} and {} is {}".format(word1,word2,model.wv.similarity(word1, word2)))
print("Most similar words to {} are :{}\n".format(word1,model.most_similar(positive=[word1],topn=10)))

【讨论】：