基于wordembedding的方法计算两个词

时间: 2023-12-14 08:02:29 浏览: 114
基于wordembedding的方法可以使用余弦相似度来计算两个词的相似度,相似度值越大表示两个词越相似。具体步骤如下: 1. 获取两个词的wordembedding向量表示。 2. 计算两个向量的余弦相似度,公式如下: $cos(\theta) = \frac{A \cdot B}{\left\|A\right\|\left\|B\right\|}$ 其中 $A$ 和 $B$ 分别表示两个向量,$\left\|A\right\|$ 和 $\left\|B\right\|$ 分别表示两个向量的模长。 3. 根据余弦相似度的值来判断两个词的相似度,一般可以定义一个阈值,超过该阈值则认为两个词相似,否则认为不相似。
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用python将正序序列和逆序序列都利用 WordEmbedding技术生成词向量,分别作为本文设计的Attention-BasedLSTM文本分类模型的输入序列,以word2vec为例

,你能给我讲讲WordEmbedding技术的原理吗? WordEmbedding技术是将每个单词映射到一个高维向量空间,使得单词的语义相似度能够在向量空间中得到体现。这种技术通常基于神经网络模型,例如Word2Vec和GloVe。在Word2Vec中,有两种算法可以生成词向量:CBOW和Skip-gram。CBOW算法是基于文本中的上下文预测目标单词,而Skip-gram算法则是基于目标单词预测上下文。这些算法的训练过程将单词映射到一个向量空间中,并使得语义上相似的单词在向量空间中更加接近。因此,在文本分类模型中使用WordEmbedding技术,可以有效提高模型的分类性能,因为WordEmbedding技术能够将单词转换为具有语义信息的向量,从而更好的捕获文本中的语义特征。

用python实现基于SGNS构建词向量:SGNS方法中窗口K=2,子词向量维数自定,获得向量vec_sgns。之后基于该子词向量计算wordsim353_agreed.txt中同一行中两个词的余弦相似度sim_sgns。当wordsim353_agreed.txt中某一个词没有获得向量时(该词未出现在该语料中),令其所在行的两个词之间的sim_sgns=0。

实现基于SGNS构建词向量的代码如下: ```python import numpy as np import pandas as pd from collections import Counter # 读取语料库 with open('corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: corpus = f.read().split() # 构建词典 vocab = set(corpus) word2idx = {word: idx for idx, word in enumerate(vocab)} idx2word = {idx: word for word, idx in word2idx.items()} vocab_size = len(vocab) # 计算单词出现次数 word_counts = Counter(corpus) # 构建共现矩阵 co_matrix = np.zeros((vocab_size, vocab_size)) window_size = 2 for idx, word in enumerate(corpus): for i in range(1, window_size+1): left_idx = idx - i right_idx = idx + i if left_idx >= 0: left_word = corpus[left_idx] co_matrix[word2idx[word], word2idx[left_word]] += 1 if right_idx < len(corpus): right_word = corpus[right_idx] co_matrix[word2idx[word], word2idx[right_word]] += 1 # 构建SGNS模型 embedding_size = 100 np.random.seed(123) W = np.random.randn(vocab_size, embedding_size) / np.sqrt(embedding_size) W_tilde = np.random.randn(vocab_size, embedding_size) / np.sqrt(embedding_size) learning_rate = 0.1 epochs = 100 batch_size = 256 for epoch in range(epochs): np.random.shuffle(corpus) losses = [] for idx in range(0, len(corpus), batch_size): batch = corpus[idx:idx+batch_size] x = np.array([word2idx[word] for word in batch]) y = x.copy() noise = np.random.choice(vocab_size, size=(len(batch), 5)) for i, noise_words in enumerate(noise): while y[i] in noise_words: noise_words = np.random.choice(vocab_size, size=5) y[i] = noise_words[np.argmax([np.dot(W_tilde[noise_word], W[x[i]]) for noise_word in noise_words])] x_vectors = W[x] y_vectors = W_tilde[y] z = np.dot(x_vectors, y_vectors.T) probs = 1 / (1 + np.exp(-z)) error = probs - 1 dW = np.dot(error.T, y_vectors) dW_tilde = np.dot(error, x_vectors) W[x] -= learning_rate * dW W_tilde[y] -= learning_rate * dW_tilde losses.append(np.sum(-np.log(probs))) print('Epoch: %d, Loss: %.4f' % (epoch+1, np.mean(losses))) # 获得词向量 vec_sgns = W + W_tilde ``` 接下来,计算wordsim353_agreed.txt中同一行中两个词的余弦相似度sim_sgns的代码如下: ```python # 读取wordsim353_agreed.txt word_pairs = [] with open('wordsim353_agreed.txt', 'r') as f: for line in f: w1, w2, score = line.strip().split('\t') word_pairs.append((w1, w2, float(score))) # 计算余弦相似度 sim_sgns = [] for w1, w2, score in word_pairs: if w1 not in word2idx or w2 not in word2idx: sim_sgns.append(0) else: vec1 = vec_sgns[word2idx[w1]] vec2 = vec_sgns[word2idx[w2]] sim_sgns.append(np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2)))) ``` 最后sim_sgns中存储的就是wordsim353_agreed.txt中同一行中两个词的余弦相似度。如果某一个词没有获得向量,则令其所在行的两个词之间的sim_sgns为0。
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