資訊專欄INFORMATION COLUMN
pip install gensim接下來(lái)，我們需要準(zhǔn)備我們的語(yǔ)料庫(kù)。語(yǔ)料庫(kù)是我們要訓(xùn)練模型的文本集合。我們可以使用任何文本集合，例如維基百科、新聞文章或小說(shuō)。 在本文中，我們將使用一個(gè)名為“text8”的語(yǔ)料庫(kù)，它是一個(gè)包含大約100 MB文本的壓縮文件。您可以從以下鏈接下載該文件：
http://mattmahoney.net/dc/text8.zip下載完成后，我們需要解壓縮該文件并讀取其中的文本。以下是一個(gè)示例代碼，它將解壓縮的文本保存到名為“text8.txt”的文件中：
python
import zipfile
with zipfile.ZipFile("text8.zip", "r") as archive:
with archive.open("text8") as file:
text = file.read().decode("utf-8")
with open("text8.txt", "w") as output:
output.write(text)
接下來(lái)，我們需要使用Gensim庫(kù)來(lái)訓(xùn)練我們的Word2Vec模型。以下是一個(gè)示例代碼，它將讀取我們的文本文件并訓(xùn)練一個(gè)具有100個(gè)特征的Word2Vec模型：
python
from gensim.models import Word2Vec
sentences = []
with open("text8.txt", "r") as file:
for line in file:
sentences.append(line.split())
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)
在上面的代碼中，我們首先讀取文本文件并將每個(gè)句子拆分為單詞。然后，我們使用Word2Vec類來(lái)訓(xùn)練我們的模型。參數(shù)“size”指定我們要使用的向量的維數(shù)，參數(shù)“window”指定我們要考慮的單詞數(shù)量，參數(shù)“min_count”指定我們要考慮的最小單詞頻率，參數(shù)“workers”指定我們要使用的CPU核心數(shù)量。
訓(xùn)練完成后，我們可以使用以下代碼來(lái)查找與特定單詞最相似的單詞：
python
similar_words = model.wv.most_similar("car")
print(similar_words)
在上面的代碼中，我們使用Word2Vec模型的“wv”屬性來(lái)獲取單詞向量，并使用“most_similar”方法查找與“car”最相似的單詞。該方法返回一個(gè)元組列表，其中每個(gè)元組包含一個(gè)單詞和其相似度得分。
Word2Vec模型是一種強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，它可以幫助計(jì)算機(jī)更好地理解和處理語(yǔ)言。使用Python編寫Word2Vec模型非常簡(jiǎn)單，只需遵循上述步驟即可。
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摘要：而騰訊和寶馬保時(shí)捷，網(wǎng)易和寶馬保時(shí)捷將會(huì)離得較遠(yuǎn)一些。關(guān)于的使用方法，可以參考基于的實(shí)踐。下面我們分別查看同寶馬和騰訊最相近的前個(gè)詞語(yǔ)?？梢园l(fā)現(xiàn)和寶馬相近的詞大都屬于汽車行業(yè)，而且是汽車品牌和騰訊相近的詞大都屬于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。 Word2Vec簡(jiǎn)介 Word2Vec是詞（Word）的一種表示方式。不同于one-hot vector，word2vec可以通過(guò)計(jì)算各個(gè)詞之間的距離，來(lái)表示詞與...
摘要：那么為什么要表示成向量呢這個(gè)問(wèn)題我們后續(xù)討論。所以，完整的模型是現(xiàn)在，我們可以訓(xùn)練這個(gè)模型在訓(xùn)練的過(guò)程中，你在控制臺(tái)可以得到如下結(jié)果隨著損失值的不斷下降，最終會(huì)達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定值。為了得到這些表示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用了上下文信息。 作者：chen_h微信號(hào) & QQ：862251340微信公眾號(hào)：coderpai簡(jiǎn)書地址：https://www.jianshu.com/p/4e1... sho...
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