Java编写word2vec

要在Java中编写word2vec，你可以使用deeplearning4j库。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用deeplearning4j实现word2vec：

import org.deeplearning4j.models.embeddings.loader.WordVectorSerializer;
import org.deeplearning4j.models.word2vec.Word2Vec;
import org.deeplearning4j.text.sentenceiterator.BasicLineIterator;
import org.deeplearning4j.text.sentenceiterator.SentenceIterator;
import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizerfactory.DefaultTokenizerFactory;
import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizerfactory.TokenizerFactory;

import java.io.File;

public class Word2VecExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置语料库的路径
        String filePath = "path_to_corpus.txt";

        // 创建一个SentenceIterator来迭代语料库
        SentenceIterator iter = new BasicLineIterator(filePath);

        // 使用默认的分词器工厂创建一个TokenizerFactory
        TokenizerFactory tokenizerFactory = new DefaultTokenizerFactory();

        // 构建Word2Vec模型
        Word2Vec vec = new Word2Vec.Builder()
                .minWordFrequency(5)
                .iterations(1)
                .layerSize(100)
                .seed(42)
                .windowSize(5)
                .iterate(iter)
                .tokenizerFactory(tokenizerFactory)
                .build();

        // 训练Word2Vec模型
        vec.fit();

        // 保存模型到文件
        WordVectorSerializer.writeWordVectors(vec, "path_to_save_model.txt");

        // 加载模型
        Word2Vec loadedVec = WordVectorSerializer.readWord2VecModel(new File("path_to_save_model.txt"));

        // 使用模型进行相关操作
        double similarity = loadedVec.similarity("word1", "word2");
        System.out.println("Similarity between word1 and word2: " + similarity);
    }
}

请注意，上述代码中的`path_to_corpus.txt`应替换为你的语料库文件的路径，`path_to_save_model.txt`应替换为你想要保存模型的文件路径。你还可以根据需要调整其他参数，如`minWordFrequency`（最小词频）、`layerSize`（词向量的维度）等。

希望这可以帮助你开始在Java中编写word2vec！