skip-gram 的调用
时间: 2023-07-25 12:03:29 浏览: 62
skip-gram 是一种词向量表示方法,用于将单词转换为向量表示。在实际应用中,我们可以使用类似于 TensorFlow 和 PyTorch 这样的深度学习框架来训练 skip-gram 模型。
以下是使用 TensorFlow 进行 skip-gram 模型训练的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
# 定义训练数据集
data = ["apple", "banana", "orange", "grape", "pear"]
vocabulary = list(set("".join(data)))
vocabulary_size = len(vocabulary)
# 定义 skip-gram 模型
embedding_size = 32
num_sampled = 3
inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None])
labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 1])
embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([vocabulary_size, embedding_size], -1.0, 1.0))
embed = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, inputs)
nce_weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([vocabulary_size, embedding_size], stddev=1.0 / tf.sqrt(embedding_size)))
nce_biases = tf.Variable(tf.zeros([vocabulary_size]))
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights, biases=nce_biases, labels=labels, inputs=embed, num_sampled=num_sampled, num_classes=vocabulary_size))
# 定义优化器和训练操作
optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)
# 训练模型
num_epochs = 1000
batch_size = 5
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for epoch in range(num_epochs):
for i in range(len(data)):
batch_inputs = [vocabulary.index(c) for c in data[i]]
batch_labels = [[vocabulary.index(c)]] * len(data[i])
_, loss_val = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={inputs: batch_inputs, labels: batch_labels})
print("epoch %d, iteration %d, loss: %f" % (epoch, i, loss_val))
```
在这个示例中,我们首先定义了训练数据集和词汇表,然后使用 TensorFlow 定义了 skip-gram 模型,并使用交叉熵作为损失函数。接着,我们定义了 Adam 优化器来最小化损失,并使用训练数据对模型进行训练。在每个 epoch 和每个 iteration 中,我们会输出当前的损失值。
相关推荐
![ipynb](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)