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word2vec のオプション一覧

Last updated at Posted at 2016-05-14

今更ながら 米googleの研究者が開発したWord2Vecで自然言語処理(独自データ) を見ながら word2vec へ入門した。


word2vec のオプション

オプション 内容 備考
-train 学習に使用するファイル 分かち書きが必要
-output 学習結果を出力するファイル名
-size ベクトルの次元数
-window 文脈の最大単語数
-sample 単語を無視する頻度
-hs 学習に階層化ソフトマックスを使用するかどうか
-negative ネガティブサンプリングに用いる単語数
-threads 学習に使用するスレッド数
-iter トレーニング反復回数
-min-count n回未満登場する単語を破棄
-alpha 学習係数
-classes (ベクトルよりもワードクラスを優先させるらしいがどういうことだ?)
-debug デバッグモード
-binary バイナリ形式で出力するかどうか
-save-vocab 語彙をファイル保存
-read-vocab 語彙をファイルから使用
-cbow 学習モデル CBOW を使うか、Skip-gram を使うか


Parameters for training:
    -train <file>
        Use text data from <file> to train the model
    -output <file>
        Use <file> to save the resulting word vectors / word clusters
    -size <int>
        Set size of word vectors; default is 100
    -window <int>
        Set max skip length between words; default is 5
    -sample <float>
        Set threshold for occurrence of words. Those that appear with higher frequency in the training data
        will be randomly down-sampled; default is 1e-3, useful range is (0, 1e-5)
    -hs <int>
        Use Hierarchical Softmax; default is 0 (not used)
    -negative <int>
        Number of negative examples; default is 5, common values are 3 - 10 (0 = not used)
    -threads <int>
        Use <int> threads (default 12)
    -iter <int>
        Run more training iterations (default 5)
    -min-count <int>
        This will discard words that appear less than <int> times; default is 5
    -alpha <float>
        Set the starting learning rate; default is 0.025 for skip-gram and 0.05 for CBOW
    -classes <int>
        Output word classes rather than word vectors; default number of classes is 0 (vectors are written)
    -debug <int>
        Set the debug mode (default = 2 = more info during training)
    -binary <int>
        Save the resulting vectors in binary moded; default is 0 (off)
    -save-vocab <file>
        The vocabulary will be saved to <file>
    -read-vocab <file>
        The vocabulary will be read from <file>, not constructed from the training data
    -cbow <int>
        Use the continuous bag of words model; default is 1 (use 0 for skip-gram model)




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