word2vec案例

Word2Vec模型是一个简单的神经网络模型，用于预测语句中每个单词的临近单词。通过训练模型，我们可以获取隐藏层学习到的权重，这些权重可以作为词嵌入来使用。在一个Word2Vec案例中，可以使用以下代码进行模型训练：

from gensim.models import Word2Vec

# 创建Word2Vec模型
model = Word2Vec(window=10, sg=1, hs=0, negative=10, alpha=0.03, min_alpha=0.0007, seed=14)

# 构建词汇表
model.build_vocab(purchases_train, progress_per=200)

# 训练模型
model.train(purchases_train, total_examples=model.corpus_count, epochs=10, report_delay=1)

在这个案例中，我们使用了名为`purchases_train`的训练数据来训练模型。训练过程中，模型会根据语句中单词的上下文来预测临近单词。训练完成后，我们可以使用模型中的隐藏层权重作为词嵌入来表示单词的语义信息。通过这种方式，我们可以在自然语言处理任务中使用Word2Vec模型来计算单词之间的相似度、进行文本分类等操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [案例+代码详解：用Word2Vec建立你的私人购物助手](https://blog.csdn.net/javastart/article/details/119082396)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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