word2vecをTheano+Kerasで実装

gensimの
gensim.models.word2vec.Word2Vec
gensim.models.word2vec.Doc2Vec
の中のtrain関数のみをkeras+Theanoで実装しなおしてGPUでも動くようにした
word2vec-keras-in-gensim
train以外はgensimとまったく同じなので

python

import gensim.models.word2vec
from word2veckeras.word2veckeras import Word2VecKeras

vsk = Word2VecKeras(gensim.models.word2vec.LineSentence('test.txt'),iter=100)
print( vsk.most_similar('the', topn=5))

のような感じで使える．

インストールは

bash

pip install word2veckeras

本体ファイルは
word2veckeras.py
doc2veckeras.py
で，それぞれの

python

if __name__ == "__main__":

の下やdoctestに使用例が書いてある．

word2vecをkerasで実装した結果，簡単に改造できるようなった．例として追加情報の同時学習をする改造を置いている