Word2Vec 是一种将词语转换为密集向量（dense vector）的表示方法，它能够捕捉词语之间的语义关系。这种表示方法在自然语言处理（NLP）和机器学习领域有着广泛的应用。

Word2Vec 的类型

Word2Vec 有两种主要的模型：

  • Skip-gram 模型：通过预测上下文中的词语来学习词语向量。
  • Continuous Bag-of-Words (CBOW) 模型：通过预测中心词来学习词语向量。

Word2Vec 的应用

Word2Vec 的应用非常广泛，以下是一些常见的应用场景：

  • 语义相似度计算：通过计算词语向量之间的余弦相似度来衡量词语的语义相似度。
  • 词语嵌入：将词语转换为向量表示，用于机器学习模型中。
  • 文本分类：将文本中的词语转换为向量，然后使用向量进行文本分类。

Word2Vec 示例

以下是一个简单的 Word2Vec 示例：

from gensim.models import Word2Vec

# 示例文本
text = ["word2vec is a powerful tool", "it can capture semantic relationships", "word vectors are dense"]

# 训练 Word2Vec 模型
model = Word2Vec(text, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# 获取词语向量
word_vector = model.wv["word2vec"]

扩展阅读

想要了解更多关于 Word2Vec 的知识，可以阅读以下内容：

Word2Vec 示例