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