10、自然语言处理中的词嵌入技术及应用

自然语言处理中的词嵌入技术及应用

1. 使用第三方的 word2vec 实现

在自然语言处理中，word2vec 是一种常用的词嵌入技术。虽然我们可以使用 Keras 构建自己的 skip - gram 和 CBOW 模型，但在大多数情况下，使用第三方的 word2vec 实现更为便捷。

1.1 gensim 库实现 word2vec

gensim 库提供了 word2vec 的实现。安装 gensim 很简单，具体安装步骤可参考 gensim 安装页面 。

以下是使用 gensim 构建 word2vec 模型并使用 text8 语料库进行训练的步骤：
1. 导入必要的库 ：

from gensim.models import KeyedVectors
import logging
import os

2. 定义生成句子的类 ：

class Text8Sentences(object):
    def __init__(self, fname, maxlen):
        self.fname = fname
        self.maxlen = maxlen