Python 将csv数据目录转换为word2vec对象

我找到了一个，但我想将其转换为word2vec（特别是曲目标题和艺术家名称），并在t-SNE中显示向量。我发现将word2vec结果保存到csv是很常见的，但是是否可以将csv文件转换为word2vec对象？

将WordVector保存到csv是不常见的

而且，您链接的文件不是典型的密集高维单词向量嵌入数据

相反，Spotify的分析中有一些命名的、有意义的标量值。（我看到的东西有

舞蹈性

，

能量

，

语言性

，等等。）

实际的word2vec模型通常不会用如此容易解释的名称来标记值

对于聚类/绘图来说，这可能仍然是有趣的多维数据，但您无论如何都不会将其转换为“word2vec对象”来实现这一点

（而且，如果您单独从艺术家/标题信息中训练了一些词向量，或者使用外部词向量将艺术家/标题转换为词向量维度，结果可能会令人失望——这些词可能无法很好地描述基本模式，除非是以一些非常粗糙的方式，从共享的词中可以明显看出（比如标题中有“爱”的情歌，或者标题中有“混音”的情歌更像舞蹈，等等）

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处理这些数据的最终目标是什么？

将文字向量保存到CSV并不常见

而且，您链接的文件不是典型的密集高维单词向量嵌入数据

相反，Spotify的分析中有一些命名的、有意义的标量值（我看到了像

舞蹈性

，

能量

，

语言性

，等等）

实际的word2vec模型通常不会用如此容易解释的名称来标记值

对于聚类/绘图来说，这可能仍然是有趣的多维数据，但您无论如何都不会将其转换为“word2vec对象”来实现这一点

（而且，如果您单独从艺术家/标题信息中训练了一些词向量，或者使用外部词向量将艺术家/标题转换为词向量维度，结果可能会令人失望——这些词可能无法很好地描述基本模式，除非是以一些非常粗糙的方式，从共享的词中可以明显看出（比如标题中有“爱”的情歌，或者标题中有“混音”的情歌更像舞蹈，等等）

您处理这些数据的真正最终目标是什么