python脚本,给出利用CBOW进行文本分类模型学习 ,并能给出一个分类的示例
时间: 2024-05-12 12:17:02 浏览: 12
对于使用CBOW进行文本分类模型学习,可以通过以下Python脚本实现:
```python
from gensim.models import Word2Vec
import numpy as np
# 训练Word2Vec模型
sentences = [['今天', '天气', '真', '好'], ['我', '喜欢', '看', '电影'], ['我', '很', '喜欢', '吃', '巧克力']]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
model.save('word2vec.model')
# 构建词向量矩阵
word_vectors = model.wv
words = list(word_vectors.vocab.keys())
embedding_matrix = np.zeros((len(words), 100))
for i in range(len(words)):
embedding_matrix[i] = word_vectors[words[i]]
# 构建CBOW模型
from keras.layers import Input, Dense, Embedding, Flatten
from keras.models import Model
input_layer = Input(shape=(4,))
embedding_layer = Embedding(input_dim=len(words), output_dim=100, weights=[embedding_matrix], trainable=False)(input_layer)
flatten_layer = Flatten()(embedding_layer)
output_layer = Dense(3, activation='softmax')(flatten_layer)
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 定义分类任务
X_train = np.array([[0, 1, 2, 3], [1, 3, 4, 5], [1, 6, 7, 8]])
y_train = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])
# 模型训练
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=4)
# 分类示例
x_test = np.array([[0, 1, 2, 5]])
y_test = model.predict(x_test)
print(y_test)
```
在该Python脚本中,我们首先使用`gensim`库中的`Word2Vec`模型训练算法来学习文本语料的词向量表示,然后利用该词向量矩阵构建CBOW模型,并进行文本分类,最后给出了一个分类的示例。