📚 Word2Vec原理 & 🚀 训练代码全面解析

Word2Vec是一种强大的词嵌入技术，能够将词语映射到连续向量空间中，让计算机更好地理解语义关系。它主要通过两种方法实现：CBOW（连续词袋）和Skip-Gram。前者根据上下文预测目标词，后者则反过来，用目标词预测上下文。这两者都利用了神经网络的强大表达能力，使词语之间的相似性得以量化。💡

在实际操作中，训练Word2Vec模型并不复杂！以下是基本步骤：

1️⃣ 准备语料库：清洗数据并分词。

2️⃣ 初始化词向量矩阵：随机生成初始值。

3️⃣ 构建神经网络：定义输入输出层及损失函数。

4️⃣ 训练模型：使用梯度下降优化参数。

5️⃣ 输出结果：得到高维稠密词向量。

下面是一个简单的Python代码示例：

```python

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [["hello", "world"], ["word2vec", "model"]]

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

print(model.wv["hello"])

```

掌握Word2Vec后，你可以轻松应用于NLP任务，如情感分析或文本分类！🌟