TensorFlow Word2Vec 教程

TensorFlow Word2Vec 是一种将单词映射到向量空间的技术，常用于自然语言处理任务。以下是一个简单的 Word2Vec 教程。

基本概念

Word2Vec 主要有两种模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和 Skip-gram。CBOW 预测一个中心词，而 Skip-gram 预测中心词的上下文。

安装 TensorFlow

首先，您需要安装 TensorFlow。您可以使用以下命令进行安装：

pip install tensorflow

创建 Word2Vec 模型

以下是一个简单的 Word2Vec 模型示例：

from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential

model = Sequential([
    Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_sequence_length),
    LSTM(128),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

训练模型

您可以使用以下代码来训练模型：

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

使用模型

一旦模型训练完成，您可以使用以下代码来预测新单词：

word_vector = model.predict([new_word])

扩展阅读

如果您想了解更多关于 TensorFlow 的内容，请访问我们的 TensorFlow 教程 页面。

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