Word2Vec 是一种将词语映射到向量空间的技术,它可以将单词转换成具有固定维度的向量,使得语义相近的单词在向量空间中距离更近。以下是一些关于 Word2Vec 的基本概念和使用方法。
基本概念
Word2Vec 主要有两种模型:CBOW(Continuous Bag-of-Words)和 Skip-gram。CBOW 通过预测上下文中的单词来预测当前单词,而 Skip-gram 则是通过预测当前单词来预测上下文中的单词。
使用方法
1. 安装必要的库
pip install gensim
2. 加载语料库
from gensim.models import Word2Vec
sentences = Word2Vec.load('path/to/your/corpus')
3. 训练模型
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=5, workers=4)
4. 查看词语向量
word_vector = model.wv['word']
print(word_vector)
5. 计算词语相似度
word_similarity = model.wv.similarity('king', 'man')
print(word_similarity)
扩展阅读
更多关于 Word2Vec 的信息和技巧,可以参考我们的 Word2Vec 高级教程。
Word2Vec