12、深度学习中的序列分析与词嵌入模型实现

深度学习中的序列分析与词嵌入模型实现

1. 词嵌入与Skip - Gram模型实现

在自然语言处理中，词嵌入是一种将单词表示为向量的技术，它能够捕捉单词之间的语义关系。Skip - Gram模型是一种常用的词嵌入模型，下面我们详细介绍其实现过程。

1.1 模型参数设置

在实现Skip - Gram模型之前，我们需要设置一些重要的参数：
- 小批量大小（minibatch size）：32个样本
- 训练轮数（epochs）：5轮
- 嵌入向量大小（embedding size）：128维
- 上下文窗口（context window）：目标词左右各5个词
- 负采样数量（num_sampled）：64个非上下文词

1.2 代码实现

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 嵌入层实现
def embedding_layer(x, embedding_shape):
    with tf.variable_scope("embedding"):
        embedding_init = tf.random_uniform(embedding_shape, -1.0, 1.0)
        embedding_matrix = tf.get_variable("E", initializer=embedding_init)
        return tf.nn.embedding_lookup(embedding_matrix, x), embedding_matrix

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