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关于自然语言处理:Word2Vec一种基于预测的方法

jiezi

Word2Vec 是一种用于自然语言解决（NLP）的机器学习算法，它可能将文本中的词语转换为向量模式，这些向量在数学上具备有意义的几何特色。在本文中，我将介绍 Word2Vec 算法的原理、实现和利用方向。

算法介绍

Word2Vec 是一种用于将文本中的词语转换为向量的算法。它应用神经网络模型来学习每个词语的向量示意，从而将语言解决问题转化为一个数学问题。在学习过程中，Word2Vec 算法会从文本中抽取出一些语言构造，例如同义词、反义词、相干词、组合词等，而后将它们映射到一个高维向量空间中。

Word2Vec 算法有两种不同的实现形式：CBOW 和 Skip-gram。CBOW（Continuous Bag-of-Words）是一种将上下文中的词语预测指标词语的办法，而 Skip-gram 则是一种将指标词语预测上下文中的词语的办法。

原理

Word2Vec 算法的核心思想是应用神经网络来学习每个词语的向量示意。在 CBOW 模型中，输出是上下文中的词语向量的平均值，输入是指标词语的向量。在 Skip-gram 模型中，输出是指标词语的向量，输入是上下文中的词语向量。这些向量都被训练成具备语言构造的特色，例如同义词、反义词、相干词等。

Word2Vec 算法的学习过程能够应用随机梯度降落（SGD）算法来优化神经网络模型。在训练过程中，模型会计算损失函数，而后应用反向流传算法来更新模型的参数，从而使得模型的预测后果更加靠近实在值。Word2Vec 算法能够应用大规模文本数据集进行训练，因而能够学习到十分精确的向量示意。

次要思维

Word2Vec 是一个模型，其参数是词向量。这些参数针对某个指标进行迭代优化。指标迫使词向量“晓得”一个词可能呈现的上下文：向量被训练来预测相应词的可能上下文。正如您从散布假如中记得的那样，如果向量“晓得”上下文，它们就会“晓得”词义。

Word2Vec 是一种迭代办法。其次要思维如下：

  • 获取大量文本语料库；
  • 应用滑动窗口浏览文本，一次挪动一个单词。在每一步，都有一个中心词和上下文词（该窗口中的其余词）；
  • 对于中心词，计算上下文词的概率；
  • 调整向量以减少这些概率。

指标函数：Negative Log-Likelihood

对于每个地位在文本语料库中，Word2Vec 在给定中心词的状况下预测 m 大小窗口内的上下文词

指标函数（又名损失函数或老本函数）是均匀负对数似然：

请留神损失与咱们下面的次要打算的吻合水平：应用滑动窗口浏览文本并计算概率。

代码实现 

import gensim
from gensim.models import Word2Vec

# 加载训练数据
sentences = [['this', 'is', 'the', 'first', 'sentence'], ['this', 'is', 'the', 'second', 'sentence'], ['this', 'is', 'the', 'third', 'sentence']]

# 训练 Word2Vec 模型
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 查找类似词语
similar_words = model.wv.most_similar('first')

print(similar_words)

利用方向

  1. 自然语言解决：Word2Vec 算法能够用于自然语言解决工作，例如文本分类、情感剖析、机器翻译等。通过将词语转换为向量模式，能够将这些工作转化为数学问题，从而更加高效地解决这些问题。
  2. 举荐零碎：Word2Vec 算法能够用于举荐零碎中的物品举荐工作。通过将物品转换为向量模式，能够计算物品之间的类似度，并举荐与用户喜爱的物品类似的其余物品。
  3. 数据挖掘：Word2Vec 算法能够用于数据挖掘工作，例如聚类、异样检测、关联规定开掘等。通过将数据转换为向量模式，能够更加无效地进行这些工作。
  4. 信息检索：Word2Vec 算法能够用于信息检索工作，例如文本检索、问答零碎等。通过将查问转换为向量模式，能够计算查问与文本之间的类似度，并返回与查问相干的文本。
  5. 语音辨认：Word2Vec 算法能够用于语音辨认工作。通过将语音信号转换为向量模式，能够更加精确地进行语音辨认。
  • 理论例子：
  1. Google 新闻：Google 新闻应用 Word2Vec 算法来进行新闻分类。它将每个新闻文章转换为向量模式，并计算新闻之间的类似度，从而将类似的新闻分组在一起。
  2. Facebook：Facebook 应用 Word2Vec 算法来进行文本分类。它将每个文本转换为向量模式，并应用分类器来将文本分类为不同的主题。
  3. Airbnb：Airbnb 应用 Word2Vec 算法来进行房源举荐。它将房源信息转换为向量模式，并计算房源之间的类似度，从而举荐与用户喜爱的房源类似的其余房源。
  4. GitHub：GitHub 应用 Word2Vec 算法来进行代码举荐。它将代码转换为向量模式，并计算代码之间的类似度，从而举荐与用户喜爱的代码类似的其余代码。
  5. 语音助手：语音助手应用 Word2Vec 算法来进行语音辨认。它将语音信号转换为向量模式，并应用分类器来辨认语音中的文本信息。

本文由 mdnice 多平台公布

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