Python 中的词嵌入（Word Embeddings）

词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理领域中一种将词汇映射到向量空间的技术，使得词汇之间的语义关系可以通过向量之间的距离来体现。在 Python 中，有许多库可以方便地进行词嵌入的处理。

常用的词嵌入库

以下是一些在 Python 中常用的词嵌入库：

Gensim: 一个用于主题建模、文档相似性、文本分类等任务的强大库。它支持多种词嵌入模型，如 Word2Vec、Doc2Vec 等。
- Gensim 官网
NLTK: 自然语言处理工具包，它包含了许多自然语言处理相关的资源和工具，其中包括词嵌入的处理。
- NLTK 官网

Word2Vec 是一种基于神经网络的词嵌入方法，它通过预测词语的上下文来学习词语的向量表示。

训练模型: 使用 Gensim 库可以很容易地训练 Word2Vec 模型。

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [...]  # 词汇句子
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=5, workers=4)

使用模型: 使用训练好的模型进行词汇相似度查询。

word_vectors = model.wv
similar_words = word_vectors.most_similar('king')
print(similar_words)

以下是一些与词嵌入相关的图片：