Chinese-Word2vec-Medicine
中文生物医学词向量，可能是目前唯一一个医学领域的中文词向量。
之前需要做医学相关的课题，要用医学相关的词向量，可惜一直找不到，只好自己来做了。
为了完成这个医学词向量，花了几天时间找了各种医学生物语料库和相关数据集并对其整理。整体语料库包括医学文献，医患对话，维基百科百度知道等医学相关问题，整体语料库共计1.6G,总共7052948句子，仅为生物医学领域相关语料。
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https://pan.baidu.com/s/1YqTOlDqZ3bTzGYAGMxW2Cw
提取码：8888
词向量对比
医学词向量
wv1.most_similar('海马') Out[30]: [('额叶', 0.4515002965927124), ('颞叶', 0.4498691260814667), ('枕叶', 0.38755619525909424), ('顶叶', 0.386254221200943), ('基底节', 0.381935179233551), ('岛叶', 0.35826876759529114), ('苍白球', 0.33769935369491577), ('尾状核', 0.33755943179130554), ('大脑半球', 0.33359262347221375), ('额页', 0.32096001505851746)]
wv.most_similar('头孢丙烯片') Out[37]: [('头孢地尼', 0.5654973387718201), ('阿莫西林', 0.5394408106803894), ('头孢地尼胶囊', 0.5379139184951782), ('妇乐片', 0.5260443091392517), ('头孢地尼分散片', 0.5213251709938049), ('康妇炎胶囊', 0.5203120708465576), ('裸花紫珠胶囊', 0.5182883143424988), ('头孢克洛缓释片', 0.5178096294403076), ('头胞克洛', 0.5159974098205566), ('罗红霉素', 0.5115748643875122)]
通用词向量(https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors)
wv2.most_similar('海马') Out[31]:
[('海马牌', 0.6078361868858337), ('海马齿', 0.5532827377319336), ('普力马', 0.5418268442153931), ('马自达', 0.5407805442810059), ('东南汽车', 0.5387718677520752), ('000572', 0.5375587344169617), ('宝骏', 0.5361850261688232), ('海马回', 0.5352568030357361), ('北汽', 0.5325318574905396), ('小海马', 0.5315144062042236)]
##此医学词向量含278256个生物医学相关词汇，维度512，使用gensim训练。
model = word2vec.Word2Vec(sent, sg=0, epochs=8,vector_size=512, window=5, min_count=4, negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=16)
想要使用只需要通过 gensim.models.KeyedVectors加载使用即可。
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('Medical.txt', binary=False)