spark word2vec transform

spark的word2vec模型中，transform()方法可以将训练语料中的一个句子表示成一个向量。具体来说，它将句子中的每个词转换为对应的词向量，然后将这些词向量相加并取平均值，最终得到表示整个句子的向量。下面是一个使用transform()方法的例子：

from pyspark.ml.feature import Word2VecModel
from pyspark.sql.functions import col

# 加载训练好的word2vec模型
model = Word2VecModel.load("word2vec_model")

# 定义一个DataFrame，包含一个名为“text”的列，其中包含一个句子
data = spark.createDataFrame([("this is a sentence".split(" "),)], ["text"])

# 使用transform()方法将句子表示成向量
result = model.transform(data).select(col("result").alias("vector"))

# 输出表示句子的向量
result.show(truncate=False)

上述代码中，我们首先加载了训练好的word2vec模型，然后定义了一个DataFrame，其中包含一个名为“text”的列，其中包含一个句子。接着，我们使用transform()方法将句子表示成向量，并将结果保存在一个名为“result”的DataFrame中。最后，我们输出表示句子的向量。

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使用scala编写spark word2vec 文本相似度的代码

好的，以下是使用Scala编写Spark Word2Vec文本相似度的代码示例：

import org.apache.spark.ml.feature.{Word2Vec, Word2VecModel}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object Word2VecSimilarity {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val spark = SparkSession.builder
      .appName("Word2VecSimilarity")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val input = spark.read.textFile("path/to/input/file.txt")
      .rdd.map(_.split(" ").toSeq)

    val word2Vec = new Word2Vec()
      .setVectorSize(100)
      .setMinCount(0)
      .setInputCol("text")
      .setOutputCol("result")

    val model = word2Vec.fit(input)
    val vectors = model.getVectors

    val synonyms = model.findSynonyms("word", 5)
    for((word, cosineSimilarity) <- synonyms) {
      println(s"$word $cosineSimilarity")
    }

    spark.stop()
  }
}

这个示例代码中，我们使用Spark MLlib的Word2Vec算法来实现文本相似度。我们首先读取输入文件，将每个文本行分割成单词序列。然后，我们使用Word2Vec算法训练一个模型，将单词序列转换为向量空间中的向量。最后，我们使用模型的`findSynonyms`方法查找与给定单词最相似的5个单词，并输出它们的余弦相似度。

使用scala编写spark word2vec 两个列表的文本相似度的代码

好的，以下是使用Scala编写Spark Word2Vec两个列表的文本相似度的代码示例：

import org.apache.spark.ml.feature.{Word2Vec, Word2VecModel}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object Word2VecListSimilarity {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val spark = SparkSession.builder
      .appName("Word2VecListSimilarity")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val input1 = Seq("This is a sample sentence", "Another sample sentence")
    val input2 = Seq("This is another sentence", "Yet another sentence")

    val input = (input1 ++ input2).map(_.split(" "))

    val word2Vec = new Word2Vec()
      .setVectorSize(100)
      .setMinCount(0)
      .setInputCol("text")
      .setOutputCol("result")

    val model = word2Vec.fit(input)
    val vectors = model.getVectors

    val input1Vectors = model.transform(input1.map(_.split(" ")).toDF("text"))
    val input2Vectors = model.transform(input2.map(_.split(" ")).toDF("text"))

    val similarity = input1Vectors.crossJoin(input2Vectors)
      .selectExpr("text as text1", "text as text2", "result as result1", "result as result2")
      .selectExpr("text1", "text2", "cosineSimilarity(result1, result2) as similarity")

    similarity.show()

    spark.stop()
  }
}

这个示例代码中，我们使用Spark MLlib的Word2Vec算法来实现文本相似度。我们首先将两个文本列表组合成一个输入列表，并使用Word2Vec算法训练一个模型，将单词序列转换为向量空间中的向量。然后，我们将第一个文本列表和第二个文本列表分别转换为向量，使用`cosineSimilarity`函数计算它们之间的相似度，并输出结果。