怎么加载训练好的词向量bin

word2vec 有的时候需要加载之际之前训练好的词向量，或者加载下载的别人的词向量，加载如下：

1默认方法

如果你是用默认方法训练的，则可以直接load：

model.save('/model/word2vec_model')

new_model=gensim.models.Word2Vec.load('/model/word2vec_model')

也可以获取每个词的词向量

model['computer']

2下载的二进制bin类型

如果及自己保存的二进制类型，则需要这样：

''' Created on 2018年1月5日 @author: qingtxu '''
import gensim
# 导入模型 
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin',binary=True) 

# 返回一个词 的向量：
print(model['word'])

# 返回和一个词语最相关的多个词语以及对应的相关度
items = model.most_similar('happy')
for item in items:
    # 词的内容，词的相关度
    print(item[0], item[1])

3 词向量的下载地址：

3.1 英文

1. 谷歌新闻词向量，1.2G，地址：https://code.google.com/archive/p/word2vec/ 下载文件：GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz.

3.2中文向量

中文还没找到好，下次把我自己训练的维基百科上传

原文链接：https://lookme.blog.csdn.net/article/details/78981890

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