word2vec pytorch 实现
时间: 2023-09-05 18:13:54 浏览: 59
以下是使用 PyTorch 实现 Word2Vec 的基本步骤:
1. 数据预处理:将原始文本数据转换为神经网络可以理解的形式。可以使用 NLTK 等自然语言处理库来进行分词、去停用词等操作。
2. 构建神经网络模型:Word2Vec 通常使用两种架构模型:CBOW(Continuous Bag of Words)和 Skip-gram。CBOW 模型从上下文中预测中心词,Skip-gram 模型从中心词预测上下文。这里以 Skip-gram 为例。
3. 定义损失函数:Word2Vec 的目标是最大化词向量之间的相似度,可以使用 softmax 函数和交叉熵作为损失函数。
4. 训练模型:使用反向传播算法和随机梯度下降法来更新模型的参数,使得损失函数最小化。
下面是一个简单的 PyTorch 实现代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class SkipGram(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim):
super(SkipGram, self).__init__()
self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.linear = nn.Linear(embedding_dim, vocab_size)
def forward(self, center_word):
center_embed = self.embeddings(center_word)
out = self.linear(center_embed)
log_probs = nn.functional.log_softmax(out, dim=1)
return log_probs
# 定义数据和超参数
data = ['I', 'love', 'NLP', 'and', 'deep', 'learning']
vocab_size = len(set(data))
embedding_dim = 10
batch_size = 1
learning_rate = 0.001
# 定义模型、损失函数和优化器
model = SkipGram(vocab_size, embedding_dim)
criterion = nn.NLLLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 训练模型
for epoch in range(100):
for i in range(len(data)):
center_word = torch.tensor([i])
log_probs = model(center_word)
loss = criterion(log_probs, torch.tensor([i]))
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 获取词向量
word_embeddings = model.embeddings.weight.detach().numpy()
```
这个实现很简单,只能处理单个词语,处理文本需要使用更复杂的方法。需要注意的是,Word2Vec 训练需要大量的数据和计算资源,特别是在大规模语料库上训练时。