Python | 使用 Word2Vec 进行词嵌入

介绍

Word2Vec是一种常用的词嵌入技术，它将词汇映射到向量空间中以便更好的处理和分析文本数据。 Word2Vec提供了一种新的方式来计算词之间的相似度和相关性，并且在自然语言处理和文本数据分析中经常被使用。

在本篇文章中，我们将使用Python中的Gensim库实现Word2Vec。

Gensim

Gensim是一个开源库，用于处理文本数据（例如，Word2Vec、LDA、LSI、TF-IDF等）。 它们的重点是语料库的处理，向量空间建模和相似性检索。

安装方法：

pip install gensim

实现

从gensim.models包中导入Word2Vec类，使用相应的数据集训练模型，并查找与指定单词最相似的单词。

from gensim.models import Word2Vec

# 准备数据
sentences = [["this", "is", "the", "first", "sentence", "for", "word2vec"],
            ["this", "is", "the", "second", "sentence"],
            ["yet", "another", "sentence"],
            ["one", "more", "sentence"],
            ["and", "the", "final", "sentence"]]

# 训练模型
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 找到指定单词的相似单词
sim_words = model.wv.most_similar('sentence')
print(sim_words)

输出类似于下面的结果：

[('and', 0.23432493), ('is', 0.17649703), ('first', -0.026925777), ('more', -0.18262343), ('one', -0.2113698), ('the', -0.29211357), ('for', -0.3084875), ('final', -0.33221355), ('yet', -0.42821276), ('another', -0.46582896)]

总结

Word2Vec是一种常用的词嵌入技术，可以将词汇映射到向量空间中以便更好的处理和分析文本数据。Gensim是一个开源库，可以方便地处理和分析文本数据。我们可以使用Gensim中的Word2Vec类来实现Word2Vec。