word2vec seq2seq

### Word2Vec 和 Seq2Seq 的实现原理及应用

#### 一、Word2Vec 实现原理

Word2Vec 是一种用于生成词嵌入的技术，能够将词汇映射到高维空间中的向量表示。这种技术基于神经网络模型来学习词语之间的关系。

CBOW (Continuous Bag-of-Words Model) 模型是 word2vec 中的一种模式，在该模型下，目标是在给定上下文的情况下预测中心词。具体来说，就是通过周围多个单词作为输入特征去估计中间位置上的那个特定单词的概率分布[^2]。

另一种常见的架构叫做 Skip-Gram, 它的工作方式正好相反——它试图根据单个词来推测其周围的邻居们是什么样的词。这两种方法都可以有效地捕捉语义相似度并构建高质量的低维度表征形式[^3]。

import gensim.downloader as api

model = api.load("glove-wiki-gigaword-100")  # 加载预训练好的word2vec模型
vector = model['computer']  # 获取某个词对应的向量
print(vector)

#### 二、Seq2Seq 实现原理

Seq2Seq（Sequence-to-sequence）是一种端到端的学习框架，主要用于处理序列数据转换的任务，比如机器翻译、对话系统等场景下的自然语言处理问题。此结构通常由两个主要组件构成：

- **编码器 Encoder**: 接收源序列作为输入，并将其压缩成固定长度的状态向量；

- **解码器 Decoder**: 利用上述状态向量逐步生成目标序列；

TensorFlow 提供了一个内置的支持分桶算法和注意力机制的 seq2seq 库，可以简化开发流程。对于更灵活的需求，则可以通过 TFLearn 来编写自定义版本[^1]。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

encoder_model = Sequential([
    LSTM(256),
])

decoder_model = Sequential([
    LSTM(256, return_sequences=True),
    Dense(vocab_size, activation='softmax')
])

#### 三、应用场景举例

- 使用 Word2Vec 对文本进行预处理，得到更好的特征表达之后再送入其他分类或聚类算法中。
- 构建聊天机器人时采用 Seq2Seq 结构来进行多轮次的人机交互模拟。
- 开发自动摘要工具，利用这两个模块分别负责理解原文本含义以及创造简洁概括性的新句子串流。