给我一份用tensorflow2.0写的关于词向量训练的代码
时间: 2023-05-29 20:07:23 浏览: 57
以下是一份使用tensorflow2.0训练词向量的示例代码:
```
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
# 输入数据
sentences = [
'I love coding',
'Coding is fun',
'Coding is my passion',
'I enjoy coding',
'Coding is awesome'
]
# 设置参数
vocab_size = 1000 # 词汇量大小
embedding_dim = 16 # 词向量维度
max_length = 10 # 句子最大长度
trunc_type='post' # 超过最大长度后截断位置
padding_type='post' # 不足最大长度时填充位置
oov_tok = "<OOV>" # 未知单词填充符
# 创建分词器
tokenizer = Tokenizer(num_words=vocab_size, oov_token=oov_tok)
tokenizer.fit_on_texts(sentences)
word_index = tokenizer.word_index
# 创建序列
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(sentences)
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_length, padding=padding_type, truncating=trunc_type)
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(6, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(padded_sequences, epochs=50)
# 获取词向量矩阵
embedding_layer = model.layers[0]
weights = embedding_layer.get_weights()[0]
# 输出词向量
for word, i in word_index.items():
if i < vocab_size:
print(word, weights[i])
```
该代码将输入数据进行分词并转化为序列,然后使用tensorflow2.0构建了一个简单的神经网络模型,通过训练该模型得到词向量矩阵。最后输出了每个单词对应的词向量。
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