Java Word2Vec案例

以下是一个使用Java Word2Vec实现词向量的简单示例代码：

import java.util.Collection;
import java.io.File;
import org.deeplearning4j.models.word2vec.Word2Vec;
import org.deeplearning4j.models.word2vec.wordstore.inmemory.InMemoryLookupCache;
import org.deeplearning4j.models.word2vec.wordstore.WordStore;
import org.deeplearning4j.models.word2vec.wordstore.VocabCache;
import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizerfactory.DefaultTokenizerFactory;
import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizer.TokenizerFactory;

public class Word2VecExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 加载训练数据
        File file = new File("data.txt");
        SentenceIterator iter = new BasicLineIterator(file);

        // 配置Word2Vec参数
        TokenizerFactory tokenizerFactory = new DefaultTokenizerFactory();
        VocabCache vocab = new InMemoryLookupCache();
        WordStore wordStore = new InMemoryLookupCache();
        Word2Vec vec = new Word2Vec.Builder()
                .minWordFrequency(5)
                .iterations(1)
                .layerSize(100)
                .seed(42)
                .windowSize(5)
                .iterate(iter)
                .vocabCache(vocab)
                .tokenizerFactory(tokenizerFactory)
                .build();

        // 训练模型
        vec.fit();

        // 获取词向量
        double[] vector = vec.getWordVector("apple");

        // 获取近义词
        Collection<String> similarWords = vec.wordsNearest("day", 10);

        // 保存模型
        WordVectorSerializer.writeWord2VecModel(vec, "model.bin");
    }
}

在上面的代码中，我们首先使用BasicLineIterator类加载训练数据。然后，我们使用Word2Vec.Builder配置Word2Vec的参数，包括最小词频、迭代次数、词向量维度等等。接下来，我们使用fit()方法训练模型，并使用getWordVector()方法获取单词的词向量，使用wordsNearest()方法获取近义词。

最后，我们使用WordVectorSerializer类将模型保存到文件中。可以使用以下代码加载保存的模型：

Word2Vec vec = WordVectorSerializer.readWord2VecModel("model.bin");