keras/tensorflowで学習したword2vecの使い方は？

Question

2つのタイプの文（文と質問）を分類したいと思います。このためには、すでに文章を渡すためにword2vec NNを学ぶ必要があります。例：

[〜300 items]、[〜300 items]、...]

「300」は、ワードベクトルの近似長さです。

どのようにそれがケラスですか？どのライブラリを使うのが良いですか？私はあなたがEmbedding層を使用し、その重みを設定することですadivce何

Answer 1

：

input = Input(shape=(seq_len,)) 
embedding = Embedding(input_dim=vocabulary_size, 
    output_dim=300, weights=[your_w2v_matrix])(input) 
... 

Hereあなたが本当に似質問を見つけることができます。