为什么我的word2vec中不包含英语停用词的索引

Word2Vec本身并不提供停用词过滤的功能，因此如果你使用的是开源的Word2Vec实现（如gensim），你需要手动添加停用词来进行过滤。一些开源实现的默认设置可能不包括停用词，因此你需要根据自己的需求手动添加停用词。可以通过在训练Word2Vec模型之前，对原始文本进行预处理来实现停用词过滤，诸如去除标点符号、数字等非文本字符，并将所有单词转换为小写格式，然后再进行停用词过滤。同时，也可以使用一些现成的停用词列表，如NLTK等第三方库中提供的停用词列表来进行过滤。

相关问题

word2vec过滤词

Word2Vec是一种用于将词语表示为向量的技术，它基于分布式假设，即相似的词在上下文中出现的概率也会相似。Word2Vec模型可以通过训练大量的文本数据来学习词向量，这些词向量可以用于计算词语之间的相似度、寻找相关词汇等任务。

在使用Word2Vec进行词语过滤时，可以通过以下步骤进行：
1. 数据预处理：首先需要对原始文本数据进行预处理，包括分词、去除停用词、标点符号等。
2. 构建词汇表：将预处理后的文本数据构建成一个词汇表，每个词语都有一个唯一的索引。
3. 训练Word2Vec模型：使用预处理后的文本数据训练Word2Vec模型，得到每个词语对应的词向量。
4. 过滤词语：根据具体需求，可以通过计算词向量之间的相似度或其他方法来过滤出需要的词语。

训练自己的词向量word2vec

要训练自己的词向量，你需要有一个大规模的语料库，比如维基百科、新闻文章、小说等等。接下来，你需要做以下几个步骤：

1. 文本预处理：去除标点符号、停用词、数字等，保留有意义的词语。

2. 分词：将文本分成一个个词语。

3. 构建词表：将所有的词语放入一个列表中，并为每个词语分配一个唯一的整数，作为它在词表中的索引。

4. 训练模型：使用Word2Vec算法训练模型。Word2Vec有两种模型，分别是CBOW和Skip-gram。CBOW是根据上下文预测目标词，而Skip-gram是根据目标词预测上下文。

5. 应用模型：将训练好的词向量应用到你的任务中，比如文本分类、相似度计算、文本生成等等。

需要注意的是，Word2Vec是一个计算密集型算法，训练时间可能会非常长，特别是在大规模语料库上。因此，建议使用GPU加速或者使用预训练的词向量来加快训练和应用速度。