gensim Load embeddings

ゝ一纸荒年。 2021-11-23 16:44 250阅读 0赞

[gensim Load embeddings][]

# gensim package #

from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors
    
    twitter_embedding_path = 'twitter_embedding.emb'
    twitter_vocab_path = 'twitter_model.vocab'
    foursquare_embedding_path = 'foursquare_embedding.emb'
    foursquare_vocab_path = 'foursquare_model.vocab'
    
    # load the embedding vector using gensim
    x_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format(foursquare_embedding_path, binary=False, fvocab=foursquare_vocab_path)
    y_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format(twitter_embedding_path, binary=False, fvocab=twitter_vocab_path)
    
    print('type(x_vectors)', type(x_vectors))
    print('type(x_vectors.vocab)', type(x_vectors.vocab))
    print('type(x_vectors.vocab.keys())', type(x_vectors.vocab.keys()))

**Content in 'twitter\_embedding.emb':**

> 5120 64  
> BarackObama -0.079930 0.106491 -0.075812 -0.026447 ...  
> mashable 0.046692 -0.038019 -0.055519 ...  
> ...

**Content in 'twitter\_model.vocab':**

> BarackObama 3475971  
> mashable 2668606  
> JonahLupton 2515250  
> instagram 2359886  
> TheEllenShow 2292545  
> cnnbrk 2157283  
> nytimes 2141588  
> foursquare 2021352
> 
> ...

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