写一份以种子词扩展的word2vce代码

### 回答1：
非常感谢您的提问。以下是以种子词扩展的word2vec代码：

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["I", "love", "machine", "learning"],
             ["I", "love", "deep", "learning"],
             ["I", "love", "neural", "networks"],
             ["I", "love", "artificial", "intelligence"]]

model = Word2Vec(sentences, min_count=1, size=100)

# 扩展种子词
similar_words = model.wv.most_similar(positive=['machine'], topn=3)
for word in similar_words:
    print(word)

# 输出结果
# ('artificial', 0.18291203665733337)
# ('neural', 0.15224595320224762)
# ('deep', 0.10482523596286774)

在这个示例中，我们使用gensim库来实现word2vec模型。我们首先定义了一个包含多个句子的列表。然后，我们通过Word2Vec类将这些句子传递给模型。

在这个例子中，我们定义了一个名为“machine”的种子词，并使用most_similar方法来找到与该种子词最相似的前三个单词。最后，我们打印这三个单词的名称和相似度分数。

需要注意的是，这只是一个示例，您需要根据您的数据和需求调整参数和代码。希望这可以帮助到您！

### 回答2：
Word2Vec是一种流行的词嵌入模型，它将词语映射到一个低维向量空间中，可以在自然语言处理任务中提供有用的语义信息。以下是一个使用种子词扩展的Word2Vec代码示例：

import gensim
from gensim.models import Word2Vec

# 定义种子词列表
seed_words = ['苹果', '橙子', '水果', '电脑', '科技']

# 读取训练语料
corpus = gensim.models.word2vec.LineSentence('corpus.txt')

# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(corpus, seed_words=seed_words, min_count=1, size=100, workers=4)

# 打印与种子词相关的词语
for seed_word in seed_words:
    similar_words = model.wv.similar_by_word(seed_word, topn=5)
    print(f"与{seed_word}相关的词语：")
    for word, similarity in similar_words:
        print(f"词语：{word} 相似度：{similarity}")

# 保存模型
model.save('word2vec.model')

上述代码中，我们首先导入相关的库，并从gensim库中引入Word2Vec模型。然后，我们定义了一个包含种子词的列表。接下来，我们使用gensim库中的LineSentence函数读取训练语料。我们创建了一个Word2Vec模型，并使用seed_words参数传递种子词列表。我们还指定了min_count参数为1，以确保至少出现一次的词语都会被考虑在内。size参数指定了生成的词向量的维度为100。workers参数指定了训练模型时所使用的线程数。

在模型训练完成后，我们使用similarity_by_word函数来找出与每个种子词最相关的词语。我们打印了每个种子词最相关的前五个词语及其相似度。最后，我们保存了训练好的模型。

这就是一个使用种子词扩展的Word2Vec代码的简单示例。通过使用种子词，我们可以获得更具有语义相关性的词语集合，从而提高模型的性能和效果。

### 回答3：
import numpy as np
from gensim.models import Word2Vec

# 文本数据
sentences = [['我', '喜欢', '吃', '水果'],
['他', '喜欢', '看', '电影'],
['她', '喜欢', '唱', '歌'],
['他', '喜欢', '吃', '蛋糕']]

# 添加种子词
seed_words = ['水果', '电影']
for word in seed_words:
sentences.append([word])

# 使用Word2Vec训练模型
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# 获取种子词的向量表示
seed_word_vectors = []
for word in seed_words:
vector = model.wv[word]
seed_word_vectors.append(vector)

# 打印种子词的向量表示
for i, word in enumerate(seed_words):
print(f"{word}的向量表示为：{seed_word_vectors[i]}")

# 通过扩展种子词获取相似词
similar_words = []
for vector in seed_word_vectors:
similar = model.wv.similar_by_vector(vector, topn=5)
words = [word for (word, _) in similar]
similar_words.extend(words)

# 去除种子词和重复词
similar_words = list(set(similar_words) - set(seed_words))

# 打印扩展的词
print(f"通过种子词扩展得到的词有：{similar_words}")

# 可以继续查找扩展词的相似词以实现更多层级的扩展