blocks|key|1106548|text|SpaCy附带了您可以使用的预先训练过的单词嵌入--它非常容易使用，您可以找到如何下载嵌入并使用它的示例这里。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1106549|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://spacy.io/|1|https://spacy.io/usage/vectors-similarity#basics^0|0|5|0|1G|2|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@$A|O|B|P|1|Q]|$A|R|B|S|1|T]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]]]

<a href="https://spacy.io/" rel="nofollow noreferrer">SpaCy</a> comes with pretrained word embeddings that you can use - it's very easy to use, you can find examples on how to download the embedding and use it <a href="https://spacy.io/usage/vectors-similarity#basics" rel="nofollow noreferrer">here</a>.

blocks|key|474621|text|Python库中的实现提供了一个灵活的gensim模型类(在其他地方没有可用的选项)&与创建该算法的谷歌研究人员发布的原始word2vec.c代码一样快。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|474622|您可以在以下位置看到它的文档：|474623|https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html|474624|这里有一个入门教程，可以在“木星”笔记本上运行：|474625|word2vec.html|474626|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|1|https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/tutorials/run_word2vec.html^0|J|6|1P|A|0|0|0|1G|0|0|0|0|D|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|W|8|@$9|X|A|Y|B|C]|$9|Z|A|10|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|11|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|12|8|@]|D|@$9|13|A|14|1|15]]|E|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|16|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|L|3|M|5|6|7|17|8|@]|D|@$9|18|A|19|1|1A]]|E|$]]|$1|N|3|-4|5|6|7|1B|8|@]|D|@]|E|$]]]|O|$P|$5|Q|R|S|E|$T|I]]|U|$5|Q|R|S|E|$T|V]]]]

The implementation in the Python <code>gensim</code> library offers a <code>Word2Vec</code> model class that is flexible (with options not available elsewhere) &amp; as fast as the original <code>word2vec.c</code> code released by the Google researchers who created the algorithm. 

You can see its docs at:

<a href="https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html" rel="nofollow noreferrer">https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html</a>

There's an intro tutorial that can be run as in a 'Jupyter' notebook:

<a href="https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/tutorials/run_word2vec.html" rel="nofollow noreferrer">https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/tutorials/run_word2vec.html</a>

Hey I want to use word2vec algorithm without implementing it (I saw a lot of places that teaches how to implement one).
 
 
does anyone can tell me what is the best lib to use?
I saw there is Genesim, and Deeplearning4j. also TensorFlow but I can't find a place where they have the function that I need (only how to implement with this lib).
 
 
can someone give some comparison about efficiency? how easy to use? the word2vec algorithm for each lib?
any helpful tip or resources would be great.

word2vec best library

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没有提供实际的解决方法或示例。

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嘿，我想在没有实现的情况下使用word2vec算法(我看到了很多地方教我如何实现一个算法)。有人能告诉我什么是最好的库吗？我看到了Genesim和Deeplearning4j。也是TensorFlow，但是我找不到他们有我需要的函数的地方(只有如何用这个库实现)。有人能比较一下效率吗？使用起来有多容易？每个库的word2vec算法？任何有用的建议或资源都会很好。

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