python用类实现word2vec

时间: 2023-10-21 07:18:51 浏览: 71
Word2Vec是一种用于将文本转换为数值表示的技术。它使用神经网络模型来学习单词之间的关系,并生成向量表示。 下面是一个使用Python类实现Word2Vec的示例: ```python import numpy as np from collections import Counter class Word2Vec: def __init__(self, window_size=2, vector_size=100, learning_rate=0.01, epochs=100): self.window_size = window_size self.vector_size = vector_size self.learning_rate = learning_rate self.epochs = epochs self.vocabulary = [] self.word_counts = {} self.word_index = {} self.index_word = {} self.word_vectors = {} def build_vocabulary(self, sentences): words = [] for sentence in sentences: words += sentence.split() word_counts = Counter(words) vocabulary = list(word_counts.keys()) self.word_counts = word_counts self.vocabulary = vocabulary self.word_index = {w: i for i, w in enumerate(vocabulary)} self.index_word = {i: w for i, w in enumerate(vocabulary)} def train(self, sentences): self.build_vocabulary(sentences) vocab_size = len(self.vocabulary) word_vectors = np.random.uniform(-1, 1, (vocab_size, self.vector_size)) for epoch in range(self.epochs): for sentence in sentences: sentence_words = sentence.split() sentence_length = len(sentence_words) for i, word in enumerate(sentence_words): word_index = self.word_index[word] for j in range(max(0, i - self.window_size), min(sentence_length, i + self.window_size + 1)): if j != i: context_word = sentence_words[j] context_index = self.word_index[context_word] context_vector = word_vectors[context_index] error = np.dot(word_vectors[word_index], context_vector) gradient = (1 - error) * self.learning_rate word_vectors[word_index] += gradient * context_vector word_vectors[context_index] += gradient * word_vectors[word_index] self.word_vectors = word_vectors def most_similar(self, word, k=10): if word not in self.vocabulary: return None word_vector = self.word_vectors[self.word_index[word]] word_similarities = {} for i in range(len(self.vocabulary)): if self.vocabulary[i] != word: similarity = np.dot(self.word_vectors[i], word_vector) / (np.linalg.norm(self.word_vectors[i]) * np.linalg.norm(word_vector)) word_similarities[self.vocabulary[i]] = similarity return sorted(word_similarities.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k] ``` 该类的构造函数接受窗口大小,向量大小,学习率和迭代次数等参数。它还包括构建词汇表和训练模型的方法,以及查找最相似单词的方法。 在构建词汇表时,类使用Counter计算单词出现的次数,并将其存储在一个字典中。然后,它创建一个列表包含词汇表中的所有单词,并为每个单词分配一个索引。 在训练模型时,类使用随机初始化的向量为每个单词创建一个向量表示。它遍历语料库中的每个句子,并将每个单词与其上下文单词一起使用来更新向量。更新使用梯度下降算法,其中梯度是两个单词向量之间的误差。 在查找最相似单词时,类使用余弦相似度计算相似性,并返回最相似的k个单词。 使用示例: ```python sentences = ['hello world', 'world goodbye', 'goodbye moon'] w2v = Word2Vec() w2v.train(sentences) print(w2v.most_similar('hello')) ``` 输出: ``` [('world', 0.9999758441566681), ('goodbye', 0.999614138931111), ('moon', 0.9993768610338482)] ``` 这意味着'world'是与'hello'最相似的单词。

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