Word2Vec 是一种将词汇转换为向量表示的机器学习模型，它能够捕捉词汇之间的语义关系。本教程将为您介绍 Word2Vec 的基本概念、实现方法以及在实际应用中的使用。

基本概念

Word2Vec 主要有两种模型：Continuous Bag-of-Words (CBOW) 和 Skip-Gram。

  • CBOW：根据上下文预测中心词。
  • Skip-Gram：根据中心词预测上下文。

实现方法

在 Python 中，我们可以使用 gensim 库来实现 Word2Vec 模型。

from gensim.models import Word2Vec

# 示例文本
text = "人工智能是一种模拟人类智能行为的技术，包括学习、推理、规划和感知等。"

# 创建 Word2Vec 模型
model = Word2Vec([text.split()], vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# 查看词向量
print(model.wv["人工智能"])

应用

Word2Vec 在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 文本分类：通过词向量将文本转换为向量，然后使用分类算法进行分类。
  • 情感分析：通过词向量分析文本的情感倾向。
  • 推荐系统：通过词向量分析用户和物品之间的关系，从而进行推荐。

扩展阅读

Word2Vec 模型结构