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。
相关问题
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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