keras实现word2vec

在 Keras 中实现 Word2Vec 有几种方式。

方法 1：使用预训练的 Word2Vec 模型

如果你想使用预训练的 Word2Vec 模型，你可以使用 Gensim 库加载预训练的模型，然后将其转换为 Keras 的 Embedding 层。

from gensim.models import Word2Vec

# Load the pre-trained Word2Vec model
model = Word2Vec.load("word2vec.model")

# Get the word embeddings from the pre-trained model
embeddings = model.wv

# Convert the word embeddings into a matrix
embedding_matrix = embeddings.vectors

# Create a Keras Embedding layer using the matrix
embedding_layer = Embedding(input_dim=embedding_matrix.shape[0],
                            output_dim=embedding_matrix.shape[1],
                            weights=[embedding_matrix],
                            trainable=False)

这样，你就可以在 Keras 模型中使用这个嵌入层了。

方法 2：训练你自己的 Word2Vec 模型

如果你想训练你自己的 Word2Vec 模型，你可以使用 Gensim 库来训练模型，然后使用上面的方法将模型转换为 Keras 的 Embedding 层。

from gensim.models import Word2Vec

# Define the training data
sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]]

# Train the Word2Vec model
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# Get the word embeddings from the trained model
embeddings = model.wv

# Convert the word embeddings into a matrix
embedding_matrix = embeddings.vectors

# Create a Keras Embedding layer using the matrix
embedding_layer = Embedding(input_dim=embedding_matrix.shape[0],
                            output_dim=embedding_matrix.shape[1],
                            weights=[embedding_matrix],
                            trainable=False)

方法 3：使用 Keras 的 Embedding 层训