一、Word2Vec简介
Word2Vec是一种将自然语言转换为向量的技术，它基于分布式假设：相似单词的上下文也相似。因此将单词转换为向量后可以用向量间的距离来衡量单词的相似程度。Word2Vec可以用于文本分类、聚类、预测等自然语言处理任务。
Word2Vec包含两种模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-gram。CBOW根据上下文推测中间的单词，Skip-gram则是根据中间的单词来预测上下文。
二、Word2Vec原理
1、CBOW模型
CBOW模型主要包括三个部分：输入层、投影层和输出层。输入层接收上下文中的单词，通过投影层到达输出层，输出层则根据中间的单词来预测上下文的单词。
对于输入的上下文单词，我们可以通过one-hot向量来表示每个单词。将one-hot向量与投影矩阵相乘，就可以得到单词的投影向量。将多个单词的投影向量相加后再除以单词数量，即可得到输入层的向量表示。
投影层将输入层的向量表示与一个随机初始化的投影矩阵相乘。得到的结果再除以输入单词数，即为最后的向量表示。这个向量即为中间的单词的投影向量。
输出层接收中间单词的投影向量，通过再次投影得到预测单词的向量表示。输出层一般是使用softmax多分类器得到输出单词概率分布。
# CBOW模型示例代码 # 构建模型 model = Sequential() model.add(Dense(embedding_size, input_shape=(2*window_size*embedding_size,), activation='relu')) model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(generator(skip_grams, vocab_size, window_size, embedding_size), epochs=epochs, steps_per_epoch=steps_per_epoch)
2、Skip-gram模型
Skip-gram模型与CBOW模型相反，它是根据中间的单词来预测上下文的单词。Skip-gram模型的输入是中间的单词，输出是中心单词的上下文。
对于输入的中心单词，我们同样可以使用one-hot向量来表示。通过投影层和输出层，我们可以分别得到中心单词和上下文单词的极大似然概率。
# Skip-gram模型示例代码 # 构建模型 model = Sequential() model.add(Dense(vocab_size, input_shape=(vocab_size,), activation='softmax')) model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(generator(words, vocab_size, window_size), epochs=epochs, steps_per_epoch=steps_per_epoch)
三、Word2Vec应用
1、文本分类
文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，其目标是将一段文本划分到某个预定义的类别中。Word2Vec可以将文本转换为向量，从而可以用向量间的距离来衡量文本之间的相似度。此外，Word2Vec还可以结合其他技术，如卷积神经网络和循环神经网络，来进行文本分类。
2、情感分析
情感分析是指对文本情感进行判断的任务。Word2Vec可以将情感相关的单词转换为向量，同时还可以通过对单词向量的加和或平均值来得到整个文本的向量表示。得到文本向量后，我们可以使用传统的机器学习算法或深度学习模型来进行情感分析。
3、搜索引擎
搜索引擎是指通过关键词搜索来得到相关信息的工具。Word2Vec可以将关键词转换为向量，通过计算关键词向量与文档向量的相似度来进行搜索引擎的匹配。
4、自动摘要
自动摘要是指根据一段文本自动生成该文本的概括。Word2Vec可以将文本转换为向量，根据向量的相似度来选取关键句子作为摘要。
总结
Word2Vec是一种将自然语言转换为向量的技术，它的应用广泛，包括文本分类、情感分析、搜索引擎、自动摘要等。Word2Vec包含两种模型：CBOW和Skip-gram。无论是哪种模型，其原理都是基于分布式假设：相似单词的上下文也相似。通过Word2Vec，我们可以将自然语言处理变得更加高效和智能。
