是否可以在deeplearning4j.word2vec中使用gensim word2vec模型？

Question

我是deeplearning4j的新手，我想使用单词vector作为分类器的输入来创建句子分类器。 之前我正在使用python，其中使用gensim生成矢量模型，我想将该模型用于这个新的分类器。 是否可以在deeplearning4j.word2vec中使用gensim的word2vec模型以及我如何做到这一点？

Answer 1

是的，因为Word2Vec的实现定义了一种用于构建其模型的标准，所以是可能的。

为此：

1. 使用 gensim ，保存模型与Word2Vec实现兼容：

   w2v_model.wv.save_word2vec_format("path/to/w2v_model.bin", binary=True)
   

2. 从 DL4J 中加载相同的预训练模型：

   Word2Vec w2vModel = WordVectorSerializer.readWord2VecModel("path/to/w2v_model.bin");
   

实际上，您可以在两个代码中测试模型，并且应该看到相同的结果，例如：

使用gensim：

print(w2v_model.most_similar("love"))
print(w2v_model.n_similarity(["man"], ["king"]))

对于DL4J：

System.out.println(w2vModel.wordsNearest("love", 10));
System.out.println(w2vModel.similarity("man", "king"));