17、Word2Vec、Doc2Vec与Gensim实战指南

Word2Vec、Doc2Vec与Gensim实战指南

1. Word2Vec简介

Word2Vec是一种流行的词向量实现方法，它能将单词转换为向量表示，从而让计算机更好地理解单词之间的语义关系。虽然它是目前最受欢迎的词向量技术，但并非首次尝试，也不会是最后一次。

有一些博客文章对Word2Vec的数学原理和应用进行了详细解释。例如，Chris McCormick的《Word2Vec Tutorial - The Skip - Gram Model》解释了skip - gram模型背后的数学直觉；Adrian Colyer的《The amazing power of word vectors》则讨论了Word2Vec的一些应用。此外，资源页面提供了Word2Vec的理论和代码资源，方便深入研究。

2. 使用Gensim实现Word2Vec

Gensim是一个可靠的开源实现库，它的Word2Vec实现比Google最初发布的C代码更高效。以下是使用Gensim进行Word2Vec训练的详细步骤：

2.1 导入必要的库

from gensim.models import word2vec

2.2 了解Word2Vec类的参数

Word2Vec类有许多参数，这些参数对模型的训练和性能有重要影响。以下是一些主要参数的介绍：
| 参数 | 说明 |
| — | — |
| sg | 定义训练算法，sg = 0使用CBOW，sg = 1使用skip - gram |