PostgreSQL中的Word2Vec扩展教程

PostgreSQL中的Word2Vec扩展教程

postgres-word2vec utils to use word embedding models like word2vec vectors in a PostgreSQL database 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/postgres-word2vec

1. 项目介绍

postgres-word2vec 是一个基于PostgreSQL数据库的扩展，旨在利用词嵌入模型（如Word2Vec）来处理和分析数据库中的文本数据。通过这个扩展，用户可以在PostgreSQL中执行词嵌入操作，如相似度查询、类比查询和K近邻查询，从而更好地挖掘文本数据中的语义信息。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下软件：

• PostgreSQL数据库
• Python 3.x
• PostgreSQL开发包（postgresql-server-dev）
• FAISS库（用于高效的相似度搜索）

2.2 安装扩展

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/guenthermi/postgres-word2vec.git
   cd postgres-word2vec
   

2. 安装PostgreSQL开发包：

   sudo apt-get install postgresql-server-dev-all
   

3. 编译并安装扩展：

   cd freddy_extension
   sudo make install
   

4. 在PostgreSQL中启用扩展：

   CREATE EXTENSION freddy;
   

2.3 数据准备

1. 下载Word2Vec数据集（例如Google News数据集）：

   mkdir vectors
   wget -c "https://s3.amazonaws.com/dl4j-distribution/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz" -P vectors
   gzip --decompress vectors/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz
   

2. 转换数据集格式：

   cd index_creation
   python3 transform_vecs.py
   

3. 将向量数据导入数据库：

   python3 vec2database.py config/vecs_config.json
   python3 vec2database.py config/vecs_norm_config.json
   

2.4 创建索引

1. 创建产品量化索引：

   python3 pq_index.py config/pq_config.json
   

2. 创建IVFADC索引：

   python3 ivfadc.py config/ivfadc_config.json
   

3. 创建kNN-Join索引：

   python3 ivpq.py config/ivpq_config.json
   

3. 应用案例和最佳实践

3.1 相似度查询

使用cosine_similarity函数来查找与给定词最相似的词：

SELECT keyword 
FROM keywords AS k 
INNER JOIN word_embeddings AS v ON k.keyword = v.word 
INNER JOIN word_embeddings AS w ON w.word = 'comedy' 
ORDER BY cosine_similarity(w.vector, v.vector) DESC;

3.2 类比查询

使用analogy函数来执行类比查询：

SELECT * 
FROM analogy('Francis_Ford_Coppola', 'Godfather', 'Christopher_Nolan');

3.3 K近邻查询

使用k_nearest_neighbour_ivfadc函数来查找最接近的K个邻居：

SELECT m.title, t.word, t.squaredistance 
FROM movies AS m, k_nearest_neighbour_ivfadc(m.title, 3) AS t 
ORDER BY m.title ASC, t.squaredistance DESC;

4. 典型生态项目

• FAISS: 一个高效的相似度搜索库，用于加速词嵌入操作。
• PostgreSQL: 本项目的基础数据库系统，提供了强大的SQL查询能力。
• Word2Vec: 由Google开发的词嵌入模型，用于生成词向量。

通过这些工具和技术的结合，postgres-word2vec 提供了一个强大的平台，用于在数据库中进行高级文本分析和语义挖掘。

postgres-word2vec utils to use word embedding models like word2vec vectors in a PostgreSQL database 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/postgres-word2vec