从嵌入模型生成图形可视化的小型库
vec2graph的Python项目详细描述
矢量图
从嵌入模型生成图形可视化的小型库
代码位于https://github.com/lizaku/vec2graph
用法
pip install vec2graph
from vec2graph import visualize
visualize(OUTPUT_DIR, MODEL, WORD, depth=0, topn=10, threshold=0, edge=1, sep=False, library="web")
示例
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('googlenews300.bin', binary=True)
visualize('tmp/graphs', model, 'apple')
必需参数
- output_dir是存储可视化效果的目录
- model是一个包含gensim
- word是您的查询（单个单词或单词列表：
['apple', 'pear']）。如果在模型中PoS标记附加到单词，则应显式地写入：'apple_NOUN'
可选参数
- depth：integer，默认值为0
算法必须深入到语义邻域关系的深度（这个数字越高，递归越深，这意味着它为查询词的邻域生成可视化） - topn：integer，默认值10
每个单词要提取的邻居数 - threshold：float，默认值为0
开始在节点之间绘制边的值。默认情况下，生成完全连接图。 - edge：integer，默认为1
图中边的宽度 - sep：bool，默认为False
如果使用此参数，则标记由分隔符（下划线）分割，并且只有第一部分在可视化中显示（例如，当PoS附加到单词-'apple_NOUN'时，它很有用） - 库：str，默认“web”
指向d3.js库的路径可以是“web”（指向d3.js站点上的版本的链接）或“local”（包含生成的html的目录中的文件，如果不存在，则从web下载）。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
