用python代码实现基于word2vec的关键词聚类模型

下面是一个用Python实现基于word2vec的关键词聚类模型的示例代码：

import gensim
import nltk
import string
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载停用词
stop_words = stopwords.words('english')
punctuations = list(string.punctuation)
stop_words += punctuations

# 加载文本数据
with open('data.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 分词
tokens = nltk.word_tokenize(text.lower())

# 去除停用词和标点符号
tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]

# 训练词向量模型
model = gensim.models.Word2Vec([tokens], min_count=1, size=100)

# 聚类
X = model[model.wv.vocab]
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(X)
y_kmeans = kmeans.predict(X)

# 可视化
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, s=50, cmap='viridis')
centers = kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='black', s=200, alpha=0.5)
plt.show()

在这个示例代码中，我们首先加载了停用词和文本数据，然后使用NLTK库对文本数据进行分词和去除停用词和标点符号的操作。接着，我们使用gensim库训练了一个词向量模型，并使用K-means算法将单词聚类成5个类别。最后，我们使用matplotlib库将聚类结果可视化。