word2ver python源码

Word2Vec是一种用于将词语转化为向量表示的NLP技术。Python源代码用于实现Word2Vec模型，它使用神经网络来生成高维度的词向量。

在Python中，我们可以使用gensim库来实现Word2Vec模型。下面是一个简单的伪代码示例：

# 导入所需的库
from gensim.models import Word2Vec

# 准备数据
sentences = [["I", "love", "natural", "language", "processing"],
             ["Word2Vec", "is", "a", "great", "tool"],
             ["I", "am", "working", "on", "a", "NLP", "project"]]

# 创建并训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# 查找与特定单词最相似的单词
similar_words = model.most_similar("Word2Vec")

# 获取单词的向量表示
word_vector = model["Word2Vec"]

# 保存和加载模型
model.save("word2vec_model.bin")
loaded_model = Word2Vec.load("word2vec_model.bin")

上述示例中，我们首先导入了gensim库。然后，我们定义了一个包含多个句子的列表作为数据输入。接下来，我们创建了一个Word2Vec对象并使用这些句子训练了模型。

训练的过程中，我们可以指定向量的维度（size）、窗口大小（window）、最小计数（min_count）以及并行工作进程的数量（workers）等参数。通过调用`model.most_similar(word)`方法，我们可以找到与给定单词最相似的单词，并通过`model[word]`访问单词的向量表示。

最后，我们可以将模型保存到硬盘上以备后续使用，并可以使用`Word2Vec.load()`方法加载模型。

这只是Word2Vec在Python中的一个简单示例，具体实现还可以根据需求进行改进和扩展。