18、高级特征工程与自然语言处理算法：深入探索Word2Vec及其扩展

高级特征工程与自然语言处理算法：深入探索Word2Vec及其扩展

1. Word2Vec基础事实

在实际使用Word2Vec模型时，有几个要点需要牢记：
- 神经网络结构 ：Word2Vec使用神经网络，但并非深度神经网络，仅包含两层，却能出色地找出单词间的相似度。
- 激活函数 ：其神经网络采用简单的逻辑激活函数，不使用非线性函数。隐藏层的激活函数为线性，直接将输入的加权和传递到下一层。

2. Word2Vec的应用

Word2Vec在众多实际场景中得到应用：
| 应用场景 | 具体作用 |
| ---- | ---- |
| 依存句法分析 | 在解析时生成更准确的单词间依存关系 |
| 命名实体识别 | 善于找出命名实体间的相似度，使相似实体聚集，提升识别效果 |
| 情感分析 | 保留语义相似度，以生成更好的情感分析结果，帮助了解人们表达观点的短语和词汇 |
| 人名预测 | 可构建根据写作风格预测人名的应用 |
| 文档分类 | 能高精度且基于简单统计进行文档分类，无需人工标签 |
| 词聚类 | 基本应用，将含义相似的单词聚类在一起 |
| 机器翻译 | Google利用其与深度学习改进机器翻译产品 |

3. 简单示例实现

这里将实现著名的“king - man + woman = queen”示例。
操作步骤如下：
1. 下载预训练模型 ：由于训练Word2Vec模型需要大量计算资