葡萄牙语词嵌入项目使用教程

葡萄牙语词嵌入项目使用教程

portuguese_word_embeddings Portuguese Word Embeddings: Evaluating on Word Analogies and Natural Language Tasks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/portuguese_word_embeddings

1. 项目介绍

1.1 项目概述

portuguese_word_embeddings 是一个用于评估葡萄牙语词嵌入模型的开源项目。该项目包含了预处理和评估脚本，用于在词类比和自然语言处理任务中评估词嵌入模型的表现。项目支持巴西葡萄牙语和欧洲葡萄牙语两种变体。

1.2 项目背景

词嵌入模型在自然语言处理系统中提供了高效的词表示方法。本项目旨在评估不同词嵌入模型在葡萄牙语语料库上的表现，包括FastText、GloVe、Wang2Vec和Word2Vec等模型。

1.3 项目目标

• 提供预处理脚本，用于清洗和标记化葡萄牙语语料库。
• 提供评估脚本，用于测量词嵌入模型的代表性。
• 支持词类比和自然语言处理任务的评估。

2. 项目快速启动

2.1 安装依赖

首先，确保你已经安装了Python环境。然后，通过以下命令安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

2.2 预处理文本文件

使用以下命令对输入文本文件进行预处理，以便训练词嵌入模型：

python preprocessing.py <input_file.txt> <output_file.txt>

2.3 语义相似度评估

使用以下命令进行句子相似度评估：

python evaluate.py <embedding_model.txt> --lang <language>

其中，--lang参数可以选择br（巴西葡萄牙语）或eu（欧洲葡萄牙语）。

2.4 词类比评估

使用以下命令进行词类比评估：

python analogies.py -m <embedding_model.txt> -t <testset.txt>

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

• 词类比任务：通过词类比任务评估词嵌入模型的语义和句法表现。
• 句子相似度任务：用于评估词嵌入模型在句子语义相似度任务中的表现。

3.2 最佳实践

• 数据预处理：在训练词嵌入模型之前，确保对语料库进行充分的清洗和标记化。
• 模型选择：根据任务需求选择合适的词嵌入模型，如FastText适用于形态丰富的语言。
• 参数调优：在评估过程中，尝试不同的参数设置以获得最佳性能。

4. 典型生态项目

4.1 NILC-Embeddings

NILC-Embeddings 是一个包含31个词嵌入模型的集合，基于FastText、GloVe、Wang2Vec和Word2Vec等方法，适用于巴西和欧洲葡萄牙语。

4.2 Wikipedia2Vec

Wikipedia2Vec 不仅学习词嵌入，还学习实体嵌入，将词和实体映射到同一个连续向量空间中，适用于多种语言，包括葡萄牙语。

4.3 NLPL word embeddings repository

NLPL word embeddings repository 是一个包含多种语言词嵌入的共享资源库，支持快速实验和结果复现。

portuguese_word_embeddings Portuguese Word Embeddings: Evaluating on Word Analogies and Natural Language Tasks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/portuguese_word_embeddings