词向量（Word Vectors），也被称为词嵌入（Word Embeddings）
是自然语言处理（NLP）领域的重要概念之一。它们是一种将单词映射到连续向量空间的技术，使计算机能够更好地理解和处理文本数据。词向量的主要思想是 将单词的语义信息编码成连续的实数向量，使相似的词在向量空间中距离较近，而不相似的词距离较远。
词向量的应用包括：
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语义相似度：通过测量词向量之间的余弦相似度，可以确定单词或短语之间的语义相似度，从而用于搜索引擎、信息检索和自然语言理解任务。
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文本分类：将文本数据转化为词向量后，可以用于文本分类任务，如垃圾邮件检测、情感分析等。
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机器翻译：在机器翻译中，将源语言和目标语言的词汇映射到相同的词向量空间，有助于改进翻译质量。
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命名实体识别：通过学习词向量，可以更好地理解上下文中的实体名称，从而提高命名实体识别的准确性。
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推荐系统：词向量可用于协同过滤和个性化推荐，以理解用户和项目之间的关系。
常见的词向量模型包括Word2Vec、GloVe、FastText等。这些模型通过大规模文本语料库的训练来学习单词的词向量表示，使它们能够捕捉语义和语法的关系。这些词向量在NLP任务中已经取得了显著的成功，并成为自然语言处理中的重要工具。
Word2Vec（Word to Vector）
是一种用于将单词映射到连续向量空间的词向量模型，是由Google的Tomas Mikolov等研究人员开发的。Word2Vec的目标是通过学习从大规模文本语料库中捕捉单词的分布式表示，使得相似的单词在向量空间中彼此接近，而不相似的单词则距离较远。这种表示使计算机能够更好地理解单词之间的语义和语法关系。
Word2Vec模型有两种主要架构：Skip-gram和Continuous Bag of Words (CBOW)。这两种架构都使用神经网络进行训练，其基本思想如下：
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Skip-gram：Skip-gram模型的目标是从给定的中心词预测其周围上下文词汇。它通过训练神经网络来学习如何将中心词映射到其上下文词的向量表示。这意味着如果两个单词经常在相似的上下文中出现，它们的词向量会在向量空间中靠近。
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CBOW：CBOW模型的目标是从周围上下文词汇的词向量表示来预测中心词。与Skip-gram相反，CBOW试图根据上下文的信息来恢复中心词，从而学习词汇的分布式表示。
Word2Vec的模型训练通常包括大规模文本语料库，它利用反向传播和梯度下降等技术来更新神经网络的权重，从而学习单词的词向量表示。一旦模型训练完成，这些词向量可以用于各种自然语言处理任务，包括文本分类、情感分析、语义相似性计算、机器翻译等。
如果想使用 Word2Vec 词向量来进行文本分类，以下是一般的步骤：
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数据准备：
- 收集和准备文本数据集，包括标有类别或标签的文本样本。这些样本将用于训练和测试文本分类模型。
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文本预处理：
- 清洗文本数据，包括去除标点符号、停用词等。
- 将文本转换为词汇表中的单词。
- 对单词进行词干化或词形还原，以减少单词的变体。
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构建词汇表：
- 创建一个包含数据集中所有不同单词的词汇表。这将用于将单词映射到其 Word2Vec 词向量。
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加载预训练的 Word2Vec 模型：
- 使用预训练的 Word2Vec 模型，如 Gensim 中的 Word2Vec 模型，来获取单词的词向量。这些模型通常在大型语料库上进行了训练，可以提供有意义的单词表示。
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文本向量化：
- 对文本数据中的每个文档进行词向量化。对于每个文档，计算其单词的词向量的平均值，以获得整个文档的向量表示。
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构建分类模型：
- 使用文本向量作为输入特征，构建文本分类模型。您可以选择不同的模型，如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型等。
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模型训练：
- 使用已标记的训练数据集对分类模型进行训练。
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模型评估：
- 使用测试数据集对模型进行评估，以检查其性能。
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预测：
- 使用已训练的模型对新文本进行分类。
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调优：
- 根据性能结果，可以调整模型的参数、文本预处理步骤或使用不同的词向量模型以提高分
标签：Word2Vec,训练,模型,单词,文本,向量 From： https://www.cnblogs.com/mxleader/p/17781229.html