理论部分

参照word2vec的skip-gram模型思想，拓展到句子级别，用中间的句子来预测上下文两个句子，上图中虚线框内隐藏层输出即为整个输入句子的4800d特征。

安装环境

conda create -n SkipThoughts python=2.7
conda activate SkipThoughts
pip install theano==1.0.4
pip install scikit-learn==0.20.4
pip install nltk==3.1
pip install keras==2.9.0
pip install gensim==3.8.3

下载项目

二选一：

按照参考博客或官方github中的完整步骤
从下方百度网盘中下载2个压缩包，解压后进入skip-thoughts-master目录

链接：https://pan.baidu.com/s/12x_6hrEX-rWw1TluQO5UdQ?pwd=x555
提取码：x555

测试

运行data目录下的main.py

# main.pyimport skipthoughtsmodel = skipthoughts.load_model()
encoder = skipthoughts.Encoder(model)
x = ['Hello world', 'This is a test sentence']
vec = encoder.encode(x)
print vec
print vec.shape

# 运行结果
# numpy array dtype=float32 shape=[n, 4800][[ 0.00759725 -0.02385723 -0.00653511 ... -0.00756364 -0.000801560.00343018][ 0.01462886 -0.00813354  0.00445716 ... -0.05013087 -0.042036230.01157508]]
(2, 4800)

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