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• 🍖 原作者：K同学啊

博主简介：努力学习的22级本科生一枚 🌟​；探索AI算法，C++，go语言的世界；在迷茫中寻找光芒​🌸
博客主页：羊小猪~~-CSDN博客
内容简介：这一篇是介绍词嵌入模型—Word2Vec模型，并以一段《人民的名义》小说原文实践
🌸箴言🌸：去寻找理想的“天空“”之城
上一篇内容：【NLP入门系列五】中文文本分类案例-CSDN博客

Word2vec简介

在处理NLP问题中，第一步就是对词语进行处理，比如：判断一个词的词性，这个时候我们可以构建一个映射函数f(x) -> y，其中x是词语，y是词性，但是对于计算机来说，他只认识二进制，所以，为了使用计算机相关算法模型去处理，就需要将词语转化为数值形式。

在NLP中，词语是人类的抽象总结，是符号形式的（比如中文、英文等等），不是数值形式的，因此需要将它们嵌入到一个数学空间中，这个过程就是词嵌入（word embedding）。

📖👀 word embedding和embedding的区别：

🌇 Embedding：指的是将离散变量（如词汇、用户ID、物品ID等）映射到连续的向量空间的过程。

🌆 word embedding: 是一种具体的embedding技术，主要用于生成单词的固定向量表示。

词嵌入的目的是将词语映射到一个向量空间中的过程，使得相似的词在向量空间中距离较近，而不相似的词距离较远。Word2Vec 则是其中的一种词嵌入方法，是一种用于生成词向量的浅层神经网络模型。

Word2Vec通过学习大量文本数据，将每个单词表示为一个连续的向量，这些向量可以捕捉单词之间的语义和句法关系。

总的来说，Embedding只是将离散词嵌入到一个连续的词空间里，而word embedding不光嵌入到一个连续空间，还做到了相似的词在向量空间中距离较近，而不相似的词距离较远。

Word2Vec有两种主要架构：连续词袋型(CBOW)和Skip-Gram模型。

CBOW模型

📘 简要介绍：CBOW模型通过上下文来预测当前值，相当于一句话中扣掉一个词，让你根据上下文猜这个词是啥，有点像英语的完形填空。

原理简介：CBOW 模型首先将输入的词语转换为词向量，然后将这些词向量相加得到一个向量表示，这个向量表示就是当前上下文的表示。最后，CBOW 模型使用这个向量表示来预测目标词语的概率分布。

📄适合：训练目标词语出现频率较高的词语（词频高，说明预测这个词的概率高）

Skip-gram模型

📖 简介：Skip-gram 模型用当前词来预测上下文。换句话说，就是给一个词，让你猜前面和后面可能出现什么词。

👀 原理简介：Skip-gram 模型首先将目标词语转换为它的词向量，然后使用这个词向量来预测它周围的词语。

📄 适用：训练数据中目标词语出现频率较低的情况（词频低，即使某个词在整个语料库中出现次数不多，但每次出现时，它都会提供关于其上下文的重要信息，这个很像人一样，注意力总是比较喜欢“独特”的东西）

对比

总的来说，这张图很直观的展示了区别。

缺点

• 没有考虑同义词
• 串口长度有限
• 没有考虑全局的文本信息
• ……………………

Word2Vec实践

0️⃣ 数据简介：以人民的名义小说一段原文为题材。

1、数据准备与处理

import gensim 
import jieba
import jieba.analyse
from gensim.models import Word2Vec'''  
由于人名是固定的，故为了避免人名分词，需要去固定一些词语
固定方法：https://blog.csdn.net/m0_43432638/article/details/103773016
这里选择加载文档方式，文档内容：
沙瑞金
田国富
高育良
侯亮平
钟小艾
陈岩石
欧阳菁
易学习
王大路
蔡成功
孙连城
季昌明
丁义珍
郑西坡
赵东来
高小琴
赵瑞龙
林华华
刘新建
刘庆祝
赵德汉
陈海
'''
# 加载自定义词典
jieba.load_userdict("name.txt")result_cut = []# 加载数据
with open("in_the_name_of_people.txt") as f:lines = f.readlines()  # 读取所有行for line in lines:result_cut.append(list(jieba.cut(line)))f.close()

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\WY118C~1\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 1.250 seconds.
Prefix dict has been built successfully.

# 停用词去除，一般nlp任务都会做
stopwords_list = ["，","。","\n","\u3000"," ","：","！","？","…"]  # 自定义def remove_stopwords(ls):res = []for word in ls: if word not in stopwords_list:res.append(word)return res # 处理后数据
data = []
for x in result_cut:   # 一行一行处理后数据data.append(remove_stopwords(x))

# 查看一部分数据
data[119]

['开会','开会','开','你','个头','呀','侯亮平','骂骂咧咧','心','却','稍安','老同学','陈海','为','人','老实','办事','踏实','而且','干','了','几年','反贪局','局长','经验','还','算','丰富']

2、训练Word2Vec模型

• vector_size: 词向量的维度，默认是100。
• window: 上下文窗口大小，默认是5。
• min_count: 忽略所有单词频率低于这个值的单词，默认是5。
• sg: 决定使用 skip-gram (sg=1) 还是 CBOW (sg=0)，默认是0

model = Word2Vec(data, vector_size=100, window=5, min_count=1, sg=1)

3、模型应用

计算词汇相识度

# api：similarity
print(model.wv.similarity("沙瑞金", "李达康"))

0.9310903

# 找出和沙瑞金最相关的5个词
for e in model.wv.most_similar(positive=["沙瑞金"], topn=5):print(e[0], e[1])   

田国富 0.9316699504852295
李达康 0.9310902953147888
易学习 0.9205609560012817
省委 0.9166615605354309
沙 0.914297342300415

找出不匹配的词汇

# doesnt_model，可以找出一组词汇中与其他词汇不匹配的词汇
odd_word = model.wv.doesnt_match(["苹果", "香蕉", "书"])
print(odd_word)

书

计算词汇词频

# get_vecattr
word_frequency = model.wv.get_vecattr("沙瑞金", "count")
print(word_frequency)

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参考资料

• 【词向量 | word2vec | 理论讲解+代码 | 文本分析【python-gensim】】https://www.bilibili.com/video/BV1vS4y1N7mo?vd_source=1fd424333dd77a7d3e2e741f7d6fd4ee