用gensim函數庫訓練Word2Vec模型有很多配置參數。這里對gensim文檔的Word2Vec函數的參數說明進行翻譯。

class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001,seed=1, workers=3,min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, cbow_mean=1, hashfxn=,iter=5,null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000)

參數：

· sentences：可以是一個list，對于大語料集，建議使用BrownCorpus,Text8Corpus或LineSentence構建。

· sg： 用于設置訓練算法，默認為0，對應CBOW算法；sg=1則采用skip-gram算法。

· size：是指特征向量的維度，默認為100。大的size需要更多的訓練數據,但是效果會更好. 推薦值為幾十到幾百。

· window：表示當前詞與預測詞在一個句子中的最大距離是多少

· alpha: 是學習速率

· seed：用于隨機數發生器。與初始化詞向量有關。

· min_count: 可以對字典做截斷. 詞頻少于min_count次數的單詞會被丟棄掉, 默認值為5

· max_vocab_size: 設置詞向量構建期間的RAM限制。如果所有獨立單詞個數超過這個，則就消除掉其中最不頻繁的一個。每一千萬個單詞需要大約1GB的RAM。設置成None則沒有限制。

· sample: 高頻詞匯的隨機降采樣的配置閾值，默認為1e-3，范圍是(0,1e-5)

· workers參數控制訓練的并行數。

· hs: 如果為1則會采用hierarchical softmax技巧。如果設置為0(defaut)，則negative sampling會被使用。

· negative: 如果>0,則會采用negativesamping，用于設置多少個noise words

· cbow_mean: 如果為0，則采用上下文詞向量的和，如果為1(defaut)則采用均值。只有使用CBOW的時候才起作用。

· hashfxn： hash函數來初始化權重。默認使用python的hash函數

· iter： 迭代次數，默認為5

· trim_rule： 用于設置詞匯表的整理規則，指定那些單詞要留下，哪些要被刪除。可以設置為None(min_count會被使用)或者一個接受()并返回RU·E_DISCARD,uti·s.RU·E_KEEP或者uti·s.RU·E_DEFAU·T的函數。

· sorted_vocab： 如果為1(defaut)，則在分配word index 的時候會先對單詞基于頻率降序排序。

· batch_words：每一批的傳遞給線程的單詞的數量，默認為10000

總結

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