Word2Vec模型实现代码

Word2Vec模型实现代码可以在GitHub上找到。它是一个基于神经网络的词向量模型，能够将每个单词映射到一个固定维度的向量有效地表示出来。它的主要用途是分析文本数据，并有助于实现自然语言处理（NLP）应用程序。

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Word2Vec模型代码

以下是一个简单的 Word2Vec 模型的代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector

# 定义参数
batch_size = 64
embedding_dimension = 5
negative_samples = 8
LOG_DIR = "logs/word2vec_intro"

# 语料
corpus_raw = 'He is the king . The king is royal . She is the royal queen '

# 数据预处理
def preprocess_text(text):
    # 去除标点符号并转化为小写
    text = text.lower()
    text = text.replace('.', ' .')
    words = text.split()
    return words

words = preprocess_text(corpus_raw)
word2int = {}
int2word = {}
vocab_size = 0

# 构建vocabulary
for word in words:
    if word not in word2int:
        word2int[word] = vocab_size
        int2word[vocab_size] = word
        vocab_size += 1

# 输入和输出的占位符
x_inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size])
y_inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size, 1])

# 随机选择负样本
embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([vocab_size, embedding_dimension], -1.0, 1.0))
softmax_weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([vocab_size, embedding_dimension], stddev=0.5 / np.sqrt(embedding_dimension)))
softmax_biases = tf.Variable(tf.zeros([vocab_size]))

embed = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, x_inputs)

# 损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sampled_softmax_loss(weights=softmax_weights, biases=softmax_biases, inputs=embed, labels=y_inputs, num_sampled=negative_samples, num_classes=vocab_size))

# 优化器
optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(0.5).minimize(loss)

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 保存embedding的metadata
file_writer = tf.summary.FileWriter(LOG_DIR)

metadata = os.path.join(LOG_DIR, 'metadata.tsv')

with open(metadata, 'w') as metadata_file:
    for i in range(vocab_size):
        metadata_file.write('{}\n'.format(int2word[i]))

# 运行会话
with tf.Session() as sess:
    
    # 初始化变量
    sess.run(init)

    total_loss = 0
    writer = tf.summary.FileWriter(LOG_DIR, sess.graph)

    # 训练模型
    for epoch in range(1000):
        batch_inputs, batch_labels = generate_batch(words, batch_size, window_size)
        feed_dict = {x_inputs: batch_inputs, y_inputs: batch_labels}

        # 梯度下降
        _, loss_val = sess.run([optimizer, loss], feed_dict=feed_dict)
        total_loss += loss_val

        if epoch % 100 == 0:
            print("Epoch ", epoch, "Avg loss: ", total_loss / (epoch + 1))

    # 保存embedding
    embedding_var = tf.Variable(embeddings, name='embedding')
    sess.run(embedding_var.initializer)

    config = projector.ProjectorConfig()
    embedding = config.embeddings.add()
    embedding.tensor_name = embedding_var.name

    embedding.metadata_path = metadata

    projector.visualize_embeddings(file_writer, config)

# 关闭会话
sess.close()

这个代码示例中使用了 TensorFlow 框架，实现了一个简单的 Word2Vec 模型。其中包括了数据预处理、构建词汇表、定义输入和输出占位符、随机选择负样本、定义损失函数、优化器等步骤。同时，为了可视化词向量，还使用了 TensorBoard 工具。

word2vec的python代码实现

Word2Vec是一种用于将文本转换为向量表示的技术，它可以将单词映射到高维空间中的向量。在Python中，我们可以使用gensim库来实现Word2Vec模型。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用gensim库来训练Word2Vec模型：

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["I", "love", "coding"], ["Python", "is", "awesome"], ["Machine", "learning", "is", "interesting"]]

# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 获取单词的向量表示
vector = model.wv['coding']
print(vector)

在上面的代码中，我们首先导入了Word2Vec类。然后，我们定义了一个包含多个句子的列表sentences，每个句子都是一个由单词组成的列表。

接下来，我们使用Word2Vec类来训练模型。在这个例子中，我们将句子列表传递给Word2Vec类的构造函数，并设置min_count参数为1，表示只考虑出现次数大于等于1的单词。

训练完成后，我们可以使用model.wv['coding']来获取单词'coding'的向量表示。最后，我们打印出这个向量。

注意：在实际应用中，通常需要更大规模的语料库来训练Word2Vec模型，以获得更好的结果。