Python word2vec训练词向量实例分析讲解

下面是详细讲解“Python word2vec训练词向量实例分析讲解”的完整攻略。

1. 前置知识

在学习 Python word2vec 训练词向量之前，需要先了解以下内容：

Python 基础语法
Numpy、Pandas、Scikit-learn 等常用 Python 库
词向量的概念和基本原理

2. 训练流程

下面介绍如何使用 Python 训练词向量。

2.1 数据预处理

首先，需要准备好训练数据。一般来说，训练数据采用文本格式，每个文本包含多个单词或词语。另外，为了保证训练效果和速度，需要进行一些数据预处理，包括：

去除 HTML 标签等无用字符
去除停用词和标点符号
对文本进行分词处理
将分词结果转化为数字向量

2.2 训练模型

有了预处理好的训练数据，就可以开始训练词向量模型了。Python 中有多个库可以用于训练词向量，比如 Gensim、TensorFlow 等，在这里我们以 Gensim 为例进行讲解。

首先需要导入 Gensim 库，并使用 Word2Vec 类来训练模型。Word2Vec 类的参数包括：

sentences：预处理好的训练数据
size：词向量的大小
window：滑动窗口大小
min_count：最小词频，低于该频率的词语会被忽略
workers：并行处理的线程数

下面是一个简单的训练模型示例：

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [['data', 'science', 'machine', 'learning'], 
             ['deep', 'learning', 'neural', 'networks'], 
             ['big', 'data', 'hadoop', 'spark']]
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

2.3 评估模型

训练好词向量模型后，需要进行模型评估，以判断训练效果是否满足预期。一般可以通过以下两种方式进行评估：

查找相似词语：使用模型中的 most_similar 函数来查找与指定词语最相似的词语。
计算词语之间的相似度：使用模型中的 similarity 函数来计算任意两个词语之间的相似度。

下面是一个简单的模型评估示例：

model.most_similar('data')
model.similarity('data', 'science')

3. 示例说明

下面介绍两个 Python word2vec 训练词向量的示例：

3.1 示例1：使用 Gensim 训练中文词向量

import jieba
from gensim.models import Word2Vec
# 导入停用词
stop_words = []
with open('stop_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stop_words.append(line.strip())
# 加载语料文本
corpus = []
with open('corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        text = line.strip()
        # 分词去除停用词
        words = [word for word in jieba.lcut(text) if word not in stop_words]
        corpus.append(words)
# 构建模型
model = Word2Vec(corpus, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# 测试模型效果
print(model.most_similar('计算机'))
print(model.similarity('人工智能', '机器学习'))

3.2 示例2：使用 Tensorflow 训练英文词向量

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector
# 加载数据
corpus_raw = 'He is the king . The king is royal . She is the royal queen'
words = []
for word in corpus_raw.split():
    if word != '.': # 去除句号
        word = word.lower() # 转化为小写
        words.append(word)
words = set(words) # 去重
word2int = {}
int2word = {}
vocab_size = len(words)
for i, word in enumerate(words):
    word2int[word] = i
    int2word[i] = word
# 构建权重矩阵
embedding_dimensions = 5
embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([vocab_size, embedding_dimensions], -1.0, 1.0))
# 配置 TensorFlow 图
x_input = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None])
embed = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, x_input)
# 计算损失函数
nce_weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([vocab_size, embedding_dimensions],
                                      stddev=1.0 / np.sqrt(embedding_dimensions)))
nce_biases = tf.Variable(tf.zeros([vocab_size]))
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights,
                                     biases=nce_biases,
                                     labels=target_words,
                                     inputs=embed,
                                     num_sampled=num_sampled,
                                     num_classes=vocab_size))
# 训练模型
train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-1).minimize(loss)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for epoch in range(1000):
    batch_inputs, batch_labels = generate_batch(corpus_raw, vocab_size, word2int)
    _, loss_val = sess.run([train_op, loss], feed_dict={x_input: batch_inputs, target_words: batch_labels})
    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch:', '%04d' % (epoch + 1), 'cost = ', '{:.6f}'.format(loss_val))
# 将词向量写入 TensorBoard 中
embedding_var = tf.Variable(embeddings)
config = projector.ProjectorConfig()
embedding = config.embeddings.add()
embedding.tensor_name = embedding_var.name
embedding.metadata_path = 'metadata.tsv'
projector.visualize_embeddings(tf.summary.FileWriter('./logs'), config)
# 保存模型
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, './my_model.ckpt')

以上就是 Python word2vec 训练词向量的详细攻略，希望对你有帮助。

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