word2vec CBOW代码

Word2vec CBOW模型的代码可以在这篇文本处理算法汇总文章中找到。具体的代码如下所示：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, Dense, Merge

# 定义CBOW模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(nb_word, word_size, name='word2vec'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

其中，`nb_word`表示词汇表的大小，`word_size`表示词向量的维度。CBOW模型的主要思想是根据上下文预测中心词，通过优化词向量来提高预测准确性。

这里使用了Keras库来实现CBOW模型，第一层是一个Embedding层，用于将单词索引转换为词向量。然后通过一个全连接层(Dense)进行二分类预测。

请注意，这只是CBOW模型的代码示例，具体实现还需要根据你的数据和任务进行适当的调整和扩展。

参考资料：
Word2vec用CBOW模型的keras代码
Embedding层的文档：https://keras.io/zh/layers/embeddings/<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Word2vec用CBOW模型的keras代码详解](https://blog.csdn.net/weixin_40699243/article/details/109271365)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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