seminar-personal/chin2017
モテルの作成 †
- gemsimのword2vecのオプション一覧
- 使い方
# -*- coding: utf-8 -*-
from gensim.models import Word2Vec
import logging
import sys
logging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)
f_input="l-teacher-20180206-3.txt"
model = Word2Vec(corpus_file=f_input,sg=0,size=50)
f_output="gw_20180206-3_cbow_50.model"
model.save(f_output)
print(model)
- モデルを使用
from gensim.models import Word2Vec
import sys
model = Word2Vec.load(sys.argv[1])
results = model.most_similar(positive =sys.argv[2],topn=10)
print(model)
for result in results:
print(result[0],'\t',result[1])
調査 †
- 使えるデータが、地自体がどこか?
- 調べてみる。
- ken_list.txt
- 14286
- 鳥取県
- 宮崎県
- 徳島県オープンデータ(Our Open Data)」
- 神奈川県綾瀬市
- 神奈川県秦野市
- 千葉県印西市
- 千葉市
- 文京区
- 旭川市
- 兵庫県芦屋市http://www.city.ashiya.lg.jp/
- 茅ヶ崎市
- 坂井市
- 調布市
- 知多市
- 東京都府中市
- 東京都東久留米市
- 東京都八王子市
- 東京都板橋区
- 橋本市
- 愛知県半田市
- 北海道函館市
- 東京都東村山市
- 山口県防府市
- 広島市
- 愛知県一宮市
- 東京都稲城市
- 神奈川県平塚市
- 愛媛県今治市
- 福生市
- 鹿児島市
- 新潟県上越市
- 和歌山県海南市
- 鎌倉市
- いわき市
- ...