com.hankcs.hanlp.mining.word2vec

类 WordVectorModel

java.lang.Object

com.hankcs.hanlp.mining.word2vec.AbstractVectorModel<String>

com.hankcs.hanlp.mining.word2vec.WordVectorModel

public class WordVectorModel
extends AbstractVectorModel<String>

词向量模型

作者:

hankcs

构造器概要

构造器

构造器和说明
WordVectorModel(String modelFileName) 加载模型

方法概要

限定符和类型	方法和说明
List<Map.Entry<String,Float>>	analogy(String A, String B, String C) 返回跟 A - B + C 最相似的词语,比如 中国 - 北京 + 东京 = 日本。
List<Map.Entry<String,Float>>	analogy(String A, String B, String C, int size) 返回跟 A - B + C 最相似的词语,比如 中国 - 北京 + 东京 = 日本。
Vector	query(String query) 查询抽象文本对应的向量。

从类继承的方法 com.hankcs.hanlp.mining.word2vec.AbstractVectorModel

dimension, nearest, nearest, nearest, nearest, remove, similarity, size, vector

从类继承的方法 java.lang.Object

clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

构造器详细资料

WordVectorModel

public WordVectorModel(String modelFileName)
                throws IOException

加载模型

参数:

modelFileName - 模型路径

抛出:

IOException - 加载错误

方法详细资料

analogy

public List<Map.Entry<String,Float>> analogy(String A,
                                             String B,
                                             String C)

返回跟 A - B + C 最相似的词语,比如 中国 - 北京 + 东京 = 日本。输入顺序按照 中国 北京 东京

参数:

A - 做加法的词语

B - 做减法的词语

C - 做加法的词语

返回:

与(A - B + C)语义距离最近的词语及其相似度列表

analogy

public List<Map.Entry<String,Float>> analogy(String A,
                                             String B,
                                             String C,
                                             int size)

返回跟 A - B + C 最相似的词语,比如 中国 - 北京 + 东京 = 日本。输入顺序按照 中国 北京 东京

参数:

A - 做加法的词语

B - 做减法的词语

C - 做加法的词语

size - topN个

返回:

与(A - B + C)语义距离最近的词语及其相似度列表

query

public Vector query(String query)

从类复制的说明: AbstractVectorModel

查询抽象文本对应的向量。此方法应当保证返回单位向量。

指定者:

query 在类中 AbstractVectorModel<String>

返回: