TensorFlow NLP 实战：Word2Vec 教程 🧠

什么是 Word2Vec？

Word2Vec 是一种将词语转化为向量表示的高效模型，能够捕捉词语间的语义关系。它广泛应用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

快速入门步骤

1. 数据准备：使用文本语料库（如 Wikipedia 或书籍）训练模型
2. 模型选择：在 TensorFlow 中可选用 Word2Vec 或 GloVe 等预训练词向量
3. 代码实现：通过 tf.keras.layers.Embedding 或第三方库（如 gensim）构建训练流程
4. 优化调整：设置隐藏层维度（如 100/200/300）、学习率和训练轮数

进阶技巧 🔧

• 尝试不同架构（CBOW vs Skip-Gram）
• 结合降维技术（如 PCA）可视化词向量
• 使用预训练模型加速开发（如 TensorFlow NLP 模型库）

应用案例 📊

• 文本相似度：计算词语/句子的余弦相似度
• 情感分析：利用词向量构建情感分类模型
• 主题建模：与 LDA 结合提取文本主题

扩展阅读 📚

• TensorFlow NLP 入门指南
• 深度学习与自然语言处理
• 词向量可视化实战