Word2vec 深度学习模型中词向量维度参数调节实验

在Word2Vec模型中，词向量的维度是通过设置参数`size`来控制的。通常情况下，向量维度越高，模型表达语义的能力越强，但同时也会增加模型的复杂度和训练时间。因此，需要在实验中进行参数调节，以找到最佳的向量维度。

以下是一个Word2Vec模型中词向量维度参数调节实验的示例代码：

from gensim.models import Word2Vec
import logging

# 设置日志级别
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

# 加载语料
sentences = [['this', 'is', 'the', 'first', 'sentence', 'for', 'word2vec'],
             ['this', 'is', 'the', 'second', 'sentence'],
             ['yet', 'another', 'sentence'],
             ['one', 'more', 'sentence'],
             ['and', 'the', 'final', 'sentence']]

# 参数调节
for size in [50, 100, 200]:
    # 训练模型
    model = Word2Vec(sentences, size=size, min_count=1)

    # 测试词向量
    words = ['this', 'is', 'the', 'sentence']
    for word in words:
        print(f"Word: {word}, Vector: {model.wv[word]}")

在上面的代码中，我们通过循环测试不同的向量维度大小，并输出对应的词向量。这样可以通过比较不同维度的词向量效果，找到最佳的向量维度大小。