word2vec CNN

### Word2Vec与CNN结合使用的方法及其应用场景

#### 方法概述
Word2Vec是一种用于生成词向量的技术，能够将词语转换成固定长度的实数向量。这些向量可以捕捉到词汇间的语义关系，在此基础上构建的模型能更好地理解文本数据。当Word2Vec产生的词向量作为输入提供给卷积神经网络(CNN)时，后者则负责提取局部特征并组合它们以形成更高层次的理解。

对于一段由多个单词组成的句子或文档而言，先利用Word2Vec将其转化为二维矩阵——其中每一行代表一个单词对应的词向量；接着此矩阵被送入预先设计好的CNN架构中进行进一步处理。具体来说：

- **预训练阶段**：采用大型无标注语料库训练Word2Vec获得高质量初始权重。

- **微调过程**：基于特定任务的数据集调整上述初始化参数直至收敛最优解。这一步骤允许系统针对不同领域定制化优化性能表现[^1]。

#### 应用场景实例
在实际项目里，这种组合方式广泛适用于各类自然语言处理(NLP)任务之中，例如情感分析、主题分类等。下面给出一个简单的例子说明其工作流程：

假设有一个关于电影评论的情感倾向判断问题，目标是从大量影评文字片段中自动识别正面还是负面情绪。此时可按照如下步骤操作：

import gensim.downloader as api
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense
from keras.models import Sequential


# 加载预训练word2vec模型
wv = api.load('glove-wiki-gigaword-100')

def prepare_data(texts):
    """ 将原始文本序列映射为数值型张量 """
    X = []
    max_len = 50  # 设定每条评论的最大长度
    
    for text in texts:
        tokens = preprocess_text(text)[:max_len]
        
        vecs = [wv[word].tolist() if word in wv else np.zeros(wv.vector_size).tolist()
                for word in tokens]

        padded_vecs = pad_sequences([vecs], maxlen=max_len)[0]
        X.append(padded_vecs)

    return np.array(X)


model = Sequential([
    Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(None, 100)),
    MaxPooling1D(pool_size=2),
    Flatten(),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

texts = ["这部电影太棒了！", "我不喜欢这部片子"]
X = prepare_data(texts)
y_pred = model.predict(X)
print(y_pred)

这段代码展示了如何加载已有的GloVe（类似于Word2Vec的一种词嵌入方案），并将待测样本经过适当变换后喂给定义好结构的一维卷积层堆叠而成的小型前馈网络完成最终预测任务。