词向量与情感分析：Word2Vec 应用教程

Word2Vec 是一种将词语转换为向量表示的算法，它能够捕捉词语的语义关系。在情感分析领域，Word2Vec 可以帮助我们理解文本的情感倾向。本文将介绍如何使用 Word2Vec 进行情感分析。

什么是 Word2Vec？

Word2Vec 是由 Google 开发的一种将词语转换为向量表示的方法。它通过学习词语在上下文中的关系，将词语映射到向量空间中。Word2Vec 有两种常用的模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和 Skip-gram。

Word2Vec 在情感分析中的应用

数据预处理：首先，需要对文本数据进行预处理，包括去除停用词、分词等。
词向量训练：使用 Word2Vec 模型对文本数据进行训练，得到词语的向量表示。
情感分类：将训练好的词向量用于情感分类模型，如 SVM、神经网络等。

代码示例

以下是一个简单的 Word2Vec 情感分析代码示例：

from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据
data = ...

# 训练 Word2Vec 模型
model = Word2Vec(data, vector_size=100, window=5, min_count=5)

# 使用 SVM 进行情感分类
clf = SVC()
clf.fit(model.wv.vectors[:len(data)//2], labels[:len(data)//2])

扩展阅读

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