我在 python 中使用 gensim word2vec 包。
我想检索在 skip-gram 学习过程中学习到的 W 和 W' 权重矩阵。
在我看来，model.syn0 给了我第一个，但我不确定如何获得另一个。有什么想法吗？
我真的很想找到任何关于模型可访问属性的详尽文档，因为官方文档似乎并不准确(例如 syn0 未被描述为属性)
最佳答案
model.wv.syn0 包含输入 嵌入矩阵。 输出 嵌入在使用 hierarchical softmax 训练时存储在 model.syn1 中(hs=1) 或在 model.syn1neg 中使用负采样 (negative>0)。而已!当分层 softmax 和负采样均未启用时，Word2Vec 使用单个权重矩阵 model.wv.syn0 进行训练。
另见相关讨论 here .
关于python - 从 gensim word2Vec 获取权重矩阵，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41162876/