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    word2vec流预测

    功能介绍

    Word2Vec是Google在2013年开源的一个将词表转为向量的算法,其利用神经网络,可以通过训练,将词映射到K维度空间向量,甚至对于表示词的向量进行操作还能和语义相对应,由于其简单和高效引起了很多人的关注。

    Word2Vec的工具包相关链接:https://code.google.com/p/word2vec/

    参数说明

    名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 默认值
    selectedCol 选中的列名 计算列对应的列名 String
    reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
    outputCol 输出结果列 输出结果列列名,可选,默认null String null
    wordDelimiter 单词分隔符 单词之间的分隔符 String “ “
    predMethod 向量组合方法 预测文档向量时,需要用到的方法。支持三种方法:平均(avg),最小(min)和最大(max),默认值为平均 String “avg”

    脚本示例

    脚本代码

    1. import numpy as np
    2. import pandas as pd
    3. data = np.array([
    4. ["A B C"]
    5. ])
    6. df = pd.DataFrame({"tokens": data[:, 0]})
    7. inOp1 = dataframeToOperator(df, schemaStr='tokens string', op_type='batch')
    8. inOp2 = dataframeToOperator(df, schemaStr='tokens string', op_type='stream')
    9. train = Word2VecTrainBatchOp().setSelectedCol("tokens").setMinCount(1).setVectorSize(4).linkFrom(inOp1)
    10. predictBatch = Word2VecPredictBatchOp().setSelectedCol("tokens").linkFrom(train, inOp1)
    11. [model,predict] = collectToDataframes(train, predictBatch)
    12. print(model)
    13. print(predict)
    14. predictStream = Word2VecPredictStreamOp(train).setSelectedCol("tokens").linkFrom(inOp2)
    15. predictStream.print(refreshInterval=-1)
    16. StreamOperator.execute()

    脚本运行结果

    模型结果
    1. rowID word vec
    2. 0 C 0.8955382525715048 0.7260255668945033 0.153084...
    3. 1 B 0.3799129268855519 0.09451568997723046 0.03543...
    4. 2 A 0.9284417086503712 0.7607143212094577 0.417053...
    预测结果
    1. rowID tokens
    2. 0 0.7346309627024759 0.5270851926937304 0.201858...