用列表代码示例词嵌入算法

词嵌入通常不是通过直接使用Python列表来实现的，因为它们是基于深度学习的，尤其是神经网络模型（如Word2Vec、GloVe或FastText）来生成的。然而，我可以为你概述一个简单的词嵌入生成过程的代码示例，以理解其基本概念。

步骤一：分词[^1]

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [['word1', 'word2', 'word3'], ['word4', 'word5']] # 假设这是分好的词列表

步骤二：构建词汇表

# 使用gensim的Sentences类创建一个词汇表
model = Word2Vec(sentences=sentences)
vocab = model.wv.vocab

步骤三：生成上下文

context = [[word for word in sentence] for sentence in sentences]

步骤四：构建神经网络

# 初始化Word2Vec模型，参数可以调整，比如窗口大小、迭代次数等
model = Word2Vec(sentences=context, size=100, window=5, min_count=1)

步骤五：训练模型

model.train(context, total_examples=len(sentences), epochs=model.iter)

步骤六：应用词嵌入模型

# 获取单词的向量表示
vector_word1 = model['word1']

注意这只是一个非常基础的介绍，实际应用中可能涉及更复杂的预处理、参数调优以及使用其他库如TensorFlow或PyTorch。对于词嵌入的深入理解和实践，建议查阅详细的教程或文档。