武汉大学自然语言处理实验：jieba分词与Word2Vec应用

本次实验报告是武汉大学国家网络安全学院2019级学生庞远心在2021-2022学年第一学期关于自然语言处理课程的第一次实验。实验名称明确，目标集中在掌握jieba分词工具的使用以及理解词向量（如Word2Vec）的基本概念和技术。 实验的主要目的是让学生深入理解分词在自然语言处理中的作用，它将文本分解为独立的词汇单元，便于后续的文本分析和处理。词向量在这里扮演着关键角色，作为表示词语特征的数学表示，它们有助于建立语言模型，捕捉词语之间的语义关系。实验要求学生熟悉Python编程环境，如使用PyCharm和Python 3进行开发，并且依赖于genism、sklearn、matplotlib、numpy和seaborn等库。 在实验环境中，学生需在Windows 10操作系统上利用这些工具进行操作。实验方案设计具体分为两部分： 1. **jieba分词**：学生需要使用jieba库对输入的文本进行基本的分词处理，这涉及到识别和拆分句子或段落中的词语。 2. **Word2Vec模型训练**：学生将通过gensim库实现Word2Vec模型，设置参数如词向量维度（size）、窗口大小(window)和最小词频(min_count)，以生成词向量，并对模型进行训练。 此外，实验报告还强调了以下几个关键部分： - **实验结果分析**：要求学生基于实验过程中的数据和观察结果，对分词效果和词向量的特性进行分析，并得出结论，可能包括使用可视化工具展示某些测试结果。 - **实验总结**：这部分要求学生分享他们在实验中的学习体验，遇到的问题和解决方案，以及对技术或方法的进一步思考和改进建议。 - **评语及评分**：指导教师将根据学生的实验报告内容，给出对实验成果的评价和分数。 在整个实验过程中，学生不仅增强了对自然语言处理技术的理解，还锻炼了编程技能和数据分析能力，同时提升了问题解决和报告撰写的专业素养。