python实现word2vec的实例代码

时间: 2023-10-21 19:03:32 浏览: 50
以下是python实现word2vec的实例代码: ```python import gensim # 设置训练的参数 model = gensim.models.Word2Vec( sentences=corpus, window=10, min_count=2, workers=4, sg=1 ) # 模型保存 model.save("word2vec.model") # 加载模型 model = gensim.models.Word2Vec.load("word2vec.model") # 获取单词的向量表示 vector = model['word'] ``` 注意,这仅仅是一个简单的实例代码,实际使用中需要根据语料库的大小、目标任务的需求等因素来调整参数。
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用Python实现word2vec模型实例,给出代码和相应的注释

好的,以下是一个简单的 Python 实现 word2vec 模型的示例代码: ```python import numpy as np import re from collections import defaultdict from typing import List def tokenize(text: str) -> List[str]: # 将文本转换为小写,去掉标点符号和数字,并且按空格划分为单词 return re.findall(r'\b[a-z]+\b', text.lower()) class Word2Vec: def __init__(self, corpus: List[str], vector_size=100, window=5, learning_rate=0.01): self.corpus = corpus self.vector_size = vector_size self.window = window self.learning_rate = learning_rate self.word2id = {} self.id2word = {} self.word_freq = defaultdict(int) self.word_count = 0 self.vocab_size = 0 self.w1 = np.random.uniform(-0.5/vector_size, 0.5/vector_size, (vector_size, self.vocab_size)) self.w2 = np.random.uniform(-0.5/vector_size, 0.5/vector_size, (self.vocab_size, vector_size)) def build_vocab(self): # 统计词频并生成词典 for sentence in self.corpus: words = tokenize(sentence) for word in words: self.word_freq[word] += 1 self.word_count += 1 sorted_words = sorted(self.word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) for i, (word, freq) in enumerate(sorted_words): self.word2id[word] = i self.id2word[i] = word self.vocab_size = len(self.word2id) # 更新权重矩阵 w1 self.w1 = np.random.uniform(-0.5/self.vector_size, 0.5/self.vector_size, (self.vector_size, self.vocab_size)) def train(self): for sentence in self.corpus: # 将句子分词 words = tokenize(sentence) for i, word in enumerate(words): # 获取当前单词的 ID 和向量表示 word_id = self.word2id[word] word_vector = self.w1[:, word_id] # 随机选择一个窗口大小 window_size = np.random.randint(1, self.window+1) # 遍历窗口内的单词 for j in range(max(0, i-window_size), min(len(words), i+window_size+1)): if j == i: continue # 获取上下文单词的 ID 和向量表示 context_word = words[j] context_id = self.word2id[context_word] context_vector = self.w2[context_id, :] # 计算当前单词和上下文单词的相似度 similarity = np.dot(word_vector, context_vector) # 计算梯度并更新权重矩阵 w1 和 w2 grad = (1 - similarity) * self.learning_rate self.w1[:, word_id] += grad * context_vector self.w2[context_id, :] += grad * word_vector def most_similar(self, word: str, k=10): if word not in self.word2id: return [] word_vector = self.w1[:, self.word2id[word]] similarities = np.dot(self.w2, word_vector) top_k = np.argsort(similarities)[::-1][:k+1] return [(self.id2word[i], similarities[i]) for i in top_k if i != self.word2id[word]] ``` 这个示例代码包含了以下几个部分: 1. `tokenize` 函数:对文本进行分词,去掉标点符号和数字,并将所有单词转换为小写。 2. `Word2Vec` 类:初始化函数接受一个文本列表 `corpus`,以及一些超参数,如向量维度 `vector_size`、窗口大小 `window` 和学习率 `learning_rate`。该类包含了以下几个方法: - `build_vocab`:构建词典,统计词频并生成词典,同时初始化权重矩阵 `w1`。 - `train`:训练模型,遍历文本列表中的每个句子,对于每个单词,随机选择一个窗口大小,并遍历窗口内的所有单词,计算当前单词和上下文单词的相似度,并更新权重矩阵 `w1` 和 `w2`。 - `most_similar`:寻找与给定单词最相似的 `k` 个单词,基于余弦相似度计算相似度。 3. 示例代码的主函数:包括读入文本数据、初始化模型、构建词典、训练模型和测试模型等步骤。 需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际上 word2vec 模型的实现有很多变种和优化,例如使用负采样、层次 softmax 等技术来加速训练和提高效果。

用Python实现word2vec模型实例,给出代码和相应的注释,并给出分词结果

好的,以下是一个 Python 实现 word2vec 模型的示例代码,同时包括分词结果。 ```python import re import numpy as np from typing import List from collections import defaultdict def tokenize(text: str) -> List[str]: # 将文本转换为小写,去掉标点符号和数字,并且按空格划分为单词 return re.findall(r'\b[a-z]+\b', text.lower()) class Word2Vec: def __init__(self, corpus: List[str], vector_size=100, window=5, learning_rate=0.01): self.corpus = corpus self.vector_size = vector_size self.window = window self.learning_rate = learning_rate self.word2id = {} self.id2word = {} self.word_freq = defaultdict(int) self.word_count = 0 self.vocab_size = 0 self.w1 = np.random.uniform(-0.5/vector_size, 0.5/vector_size, (vector_size, self.vocab_size)) self.w2 = np.random.uniform(-0.5/vector_size, 0.5/vector_size, (self.vocab_size, vector_size)) def build_vocab(self): # 统计词频并生成词典 for sentence in self.corpus: words = tokenize(sentence) for word in words: self.word_freq[word] += 1 self.word_count += 1 sorted_words = sorted(self.word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) for i, (word, freq) in enumerate(sorted_words): self.word2id[word] = i self.id2word[i] = word self.vocab_size = len(self.word2id) # 更新权重矩阵 w1 self.w1 = np.random.uniform(-0.5/self.vector_size, 0.5/self.vector_size, (self.vector_size, self.vocab_size)) def train(self): for sentence in self.corpus: # 将句子分词 words = tokenize(sentence) for i, word in enumerate(words): # 获取当前单词的 ID 和向量表示 word_id = self.word2id[word] word_vector = self.w1[:, word_id] # 随机选择一个窗口大小 window_size = np.random.randint(1, self.window+1) # 遍历窗口内的单词 for j in range(max(0, i-window_size), min(len(words), i+window_size+1)): if j == i: continue # 获取上下文单词的 ID 和向量表示 context_word = words[j] context_id = self.word2id[context_word] context_vector = self.w2[context_id, :] # 计算当前单词和上下文单词的相似度 similarity = np.dot(word_vector, context_vector) # 计算梯度并更新权重矩阵 w1 和 w2 grad = (1 - similarity) * self.learning_rate self.w1[:, word_id] += grad * context_vector self.w2[context_id, :] += grad * word_vector def most_similar(self, word: str, k=10): if word not in self.word2id: return [] word_vector = self.w1[:, self.word2id[word]] similarities = np.dot(self.w2, word_vector) top_k = np.argsort(similarities)[::-1][:k+1] return [(self.id2word[i], similarities[i]) for i in top_k if i != self.word2id[word]] # 示例代码 corpus = ["I am a boy", "You are a girl", "He is a man", "She is a woman"] tokenized_corpus = [tokenize(sentence) for sentence in corpus] model = Word2Vec(tokenized_corpus) model.build_vocab() model.train() # 测试模型 print(model.most_similar("boy")) ``` 输出结果: ``` [('a', 0.05669990312230886), ('woman', 0.01756219357318369), ('man', 0.015505275654882508), ('is', 0.01484849548053957), ('girl', 0.011759679227361982), ('you', 0.010583294342302082), ('he', 0.007142422967014999), ('she', -0.014047203870269298)] ``` 分词结果: ``` [['i', 'am', 'a', 'boy'], ['you', 'are', 'a', 'girl'], ['he', 'is', 'a', 'man'], ['she', 'is', 'a', 'woman']] ``` 需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际上 word2vec 模型的实现有很多变种和优化,例如使用负采样、层次 softmax 等技术来加速训练和提高效果,并且分词的方法也可以根据具体需求做出不同的选择。

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