word2vec负采样代码
时间: 2023-02-16 14:34:39 浏览: 65
Word2Vec负采样的代码可以在Gensim库中找到。下面是一个简单的示例:
```
from gensim.models import Word2Vec
# 加载语料
sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "bark"]]
# 训练模型
model = Word2Vec(sentences, negative=5, hs=0, sg=1)
```
在这里,我们使用了负采样(negative = 5)来训练模型。您可以根据需要调整负采样数量的大小。
如果需要了解更多关于Word2Vec和Gensim的细节,请参阅Gensim的文档。
相关问题
word2vec算法
Word2vec算法是一种用于进行词嵌入学习的预测模型。它可以将文本中的词语转换为数值形式,并嵌入到一个数学空间中。Word2vec有两种常见的变体,分别是连续词袋模型(CBOW)和Skip-Gram模型。
CBOW模型通过给定源词上下文词汇(例如,“the cat sits on the”),来预测目标词汇(例如,“mat”)。而Skip-Gram模型则是通过给定目标词汇来预测源词汇。从算法角度来看,这两种方法非常相似,只是预测的方向不同。
Word2vec算法的核心思想是Skipgram和Negative Sampling(SGNS)。训练过程中,Skipgram模型会根据给定的上下文词汇预测目标词汇,并通过负采样来优化模型的性能。
如果你对Word2vec算法想要了解更多细节,可以参考Chris McCormick的word2vec入门介绍和代码解读,并阅读引用和中提供的资料链接,它们详细解析了Word2vec算法的原始论文、代码实现细节以及可视化解释。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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。
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